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基于Kernel-SOM的非线性系统辨识及模型运行收敛性分析

於东军 郑宇杰 吴小俊 杨静宇

於东军, 郑宇杰, 吴小俊, 杨静宇. 基于Kernel-SOM的非线性系统辨识及模型运行收敛性分析[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(8): 1928-1931. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00010
引用本文: 於东军, 郑宇杰, 吴小俊, 杨静宇. 基于Kernel-SOM的非线性系统辨识及模型运行收敛性分析[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(8): 1928-1931. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00010
Yu Dong-jun, Zhen Yu-jie, Wu Xiao-jun, Yang Jing-yu . Kernel-SOM Based Nonlinear System Identification and Model Running Convergence Analysis[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2008, 30(8): 1928-1931. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00010
Citation: Yu Dong-jun, Zhen Yu-jie, Wu Xiao-jun, Yang Jing-yu . Kernel-SOM Based Nonlinear System Identification and Model Running Convergence Analysis[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2008, 30(8): 1928-1931. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00010

基于Kernel-SOM的非线性系统辨识及模型运行收敛性分析

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00010
基金项目: 

国家自然科学基金(60572034,60632050),江苏省自然科学基金(BK2006081)和国家863计划项目(2006AA04Z237)资助课题

Kernel-SOM Based Nonlinear System Identification and Model Running Convergence Analysis

  • 摘要: 该文提出基于核SOM(Kernel-SOM)的非监督非线性系统辨识方法。在辨识误差和系统初始输入误差同时存在的条件下,对Kernel-SOM辨识模型独立运行的收敛性进行了理论分析,并给出了辨识模型运行收敛的定理。数字仿真表明了所述方法的有效性及收敛定理的正确性。
  • Kohonen T. Self-organization map[J].Proc. IEEE.1990, 78(9):1464-1480[2]Barreto G A and Aluizio A F R. Identification and control ofdynamical systems using the self-organizing map[J].IEEETrans. on Neural Networks.2004, 15(5):1244-1259[3]Yu Dong-jun, et al.. Kernel-SOM based visualization offinancial time series forecasting. International Conference oninnovative computing, information and control. Beijing, 2006,Volume II: 470-473.[4]Pan Zhisong, Chen Songcan, and Zhang Daoqiang. AKernel-based SOM classification in input space. ActaElectronica Sinica, 2004, 32(2): 227-231.[5]Scholkopf B, Burges C J C, and Smola A J. Advances inKernel Methods - Support Vector Learning [M]. Cambridge,MA, The MIT Press, 1999: 255-268.[6]Pao Xiaohong, et al.. Model error analysis in nonlinearsystem identification using neural networks (I). Control andDecision, 1997, 12(5): 20-25.[7]Lin C T. Neural Fuzzy Systems. New York: Prentice-HallPress. 1997, Chapter 3.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-01-05
  • 修回日期:  2007-09-24
  • 刊出日期:  2008-08-19

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