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第一章绪论
第二章改进的增量型支持向量机回归训练算法Ⅱ-SVM-RTA
第三章基于Ⅱ-SVM-RTA的自适应逆模型控制
第四章基于Ⅱ-SVM-RTA的内部模型控制
第五章基于Ⅱ-SVM-RTA的预测控制
第六章基于加权回归模型的增量型支持向量机在线回归训练算法
第七章总结与展望
参考文献
附录
汪辉;
浙江大学;
统计学习理论; 支持向量机; 增量型训练算法; 系统辨识; 直接逆模; 预测控制;
机译:基于线性规划和分解方法的大规模支持向量机回归训练算法
机译:使用输入空间的非对称分区的径向基函数网络训练算法-在模型预测控制配置中的应用
机译:离散时间MIMO RNN的鲁棒训练算法及其在机器人系统容错控制中的应用
机译:一种改进的增量在线训练算法,用于减少基于sEMG的HMI中的肌肉疲劳影响
机译:基于尖峰时序相关可塑性的尖峰神经网络间接训练算法及其应用。
机译:热电应用中热固性材料中纳米管的类型和含量可控制p型和n型电导率的纳米复合材料
机译:支持向量机回归在项目控制预测中的应用
机译:线性最优控制理论在DHC-2型海狸实验飞机电梯控制系统设计中的应用
机译:基于训练算法的垃圾收集器中的增量类卸载
机译:沼泽漏斗在训练算法应用中的应用
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