模糊控制及其MATLAB仿真.pdf
主要讲解模糊控制理论在MATLAB系统的中的应用前言自动控制理论经历了经典控制和现代控制两个重大发展阶段,已经相当完善。然而,对于许多复杂庞大的被控对象及其外界环境,有时难以建立有效的数学模型,因而无法采用常规的控制理论做定量分析计算和进行控制,这时就要借助于新兴的智能控制。智能控制是人工智能、控制论和运筹学相互交叉渗透形成的新兴学科,它具有定量和定性相结合的分析方法,融会了人类特有的推理、学习和联想等智能。模糊控制是在智能控制中适用面宽广、比较活跃且容易普及的一个分支。人类在感知世界、获取知识、思维推理、相互交流及决策和实施控制等诸多的实践环节中,对知识的表述往往带有“模糊性”的特点,这使得所包含的信息容量有时比“清晰性”的更大,内涵更丰富,也更符合客观世界。1965年美国的控制论专家L.A. Zadeh教授创立了模糊集合论,从而为描述、硏究和处理模糊性事物提供了一种新的数学工具。模糊控制就是利用模糊集合理论,把人的模糊控制策略转化为计算机所能接受的控制算法,进而实施控制的一种理论和技术。它能够模拟人的思维方式,因而对一些无法构建数学模型的系统可以进行有效的描述和控制,除了用于工业,也适用于社会学、经济学、环境学、生物学及医学等各类复杂系统。由于模糊控制应用广泛、便于普及,不仅许多高等学校开设了模糊控制课程,而且不少工程技术人员也渴望了解和学习这方面的知识。集作者多年从事“模糊信息处理”、“模糊控制”方面的科研和教学经验,编写了这本模糊控制方面的入门书。本书在选材、安排上均遵从“入门”和“实用”的原则,着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。本着“重视实用性和可操作性”的工程教育思想,内容选取和叙述形式不追求“理论的高深和数学推导的严谨”,在学术性和实用性发生冲突时,学术性服从实用性。本书主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础、模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真及神经网络在模糊控制中的应用。在介绍模糊控制的理谂时,按照模糊控制的需要介绍必要的基础理论和基本知识,而不是把模糊控制仅仅看作模糊理论的一种应用,片面追求模糊理论的系统性和完整性,致使读者在模糊数学和模糊逻辑的演算上花费很多精力。在介绍模糊规则的生成方法时,不仅介绍了根据操作经验建立规则的常用方法,而且通过实例介绍了从系统的输入、输出数据中获取模糊规则的方法在介绍模糊控制器时,集中介绍了实用范围较广的两种类型模糊控制器:Maπdani型和 Sugeno型。前一种模糊控制器的输λ量和输出量都是模糊子集,输出量需要经过清晰化才能用于执行机构;而后一种模糊控制器的输入量是模糊子集,输岀量为数字量,可以直接用于推动执行机构考虑到科技工作者学习模糊控制理论时需要实践及其实际需求,把模糊控制理论和计算机仿真进行了有机融合,较详细地介绍了 MATLAB仿真技术及其在模糊控制方面的应用通过仿真练习,弥补了学习理论过程中难以实践的缺陷,加深对模糊控制的理解,也使在解WW. 9CAX COI决实际问题时有所借鉴,为进一步深入学习和应用模糊控制理论打下良好的基础。神经网络是智能控制的一个重要分支,本书简要介绍了它在模糊控制中的应用,着重举例介绍了 MATLAB中“自适应神经模糊系统”的使用方法。本书配有教学课件,可从北京交通大学出版社网站下载,或发邮件至 cbswce( jg.bitu.edu.cn或aushi@126.com索取。吴嫦娥编辑对本书的出版起了极大的推动作用,在此深表谢意!由于模糊控制领域的理论目前尚不成熟,还存在许多未解难题,虽然作者在“模糊领域”有十余年的科研教学经验,但毕竟水平有限,恳请广大读者不吝赐教!编者(E mail: aushixm(a 126. com)2008年3月WW. 9CAX COI目录第1章引言………………………………………………………(1)1.1自动控制理论的发展历程……………………………………………………(1)1.2智能控制概况………………(2)1.2.1智能控制的发展简况………………………………………………………………(2)1.2.2智能控制的几个重要分支…1.3模糊控制,,,,,.,,,………(6)1.3.1模糊控制解决的问题…(7)1.3.2模糊控制的发展简史…………………………………………………………(7)1.3.3模糊控制的特点及展望…(9)思考与练习题………………………………………………………………………(10)第2章模糊控制的数学基础……………………………………………………(11)2.1清晰向模糊的转换·(11)2.1.1经典集合的基本概念………………………………………………………………(11)2.1.2模糊集合………………………………………………………………(14)2.2隶属函数…………………………………………………………………………………(22)2.2.1确定隶属函数的基木方法…………………………………………………(23)2.2.2常用隶属函数2.3F集合的运算………………………………………………(26)2.3.1F集合的基本运算………………………………………………(26)2.3.2模糊集合的基本运算规律………………………………………………………(29)2.3.3F集合运算的其他定义………………………………………………………(31)2.4模糊关系及其运算……………………………………………………………(32)2.4.1经典关系……(32)2.4.2模糊关系………………………………………………………………(34)2.4.3模糊关系的运算…………………………………………………………………(382.4.4F关系的合成…………………………………(40)2.5模糊向清晰的转换…………………………………………………………(45)2.5.1模糊集合的截集………………………………………………………(45)2.5.2模糊关系矩阵的截矩阵…(47)2.5.3模糊集合转化为数值的常用方法…(47)思考与练习题………………………………………………………………………(51)第3章模糊控制的逻辑学基础……………………………………………………………(53)3.1二值逻辑简介……………………………………………………………………(53)1判断WW. 9CAX COI3.1.2推理……………………………………………………………………(58)3.2自然语言的模糊集合表示……………………………………………………(59)3.2.1一些自然词语的F集合表示……………(59)3.2.2糢糊算子…………………………………………………………………(60)3.3模糊逻辑和近似推理……………(63)3.3.1模糊命题……………………………………………………(64)3.3.2常用的两种基本模糊条件语句…………………………………………………(65)3.3.3近似推理及其合成法则…(74)3.4T-S型模糊推理…………………………………………………………(81)3.4.1双输入、单输出系统的T-S型糢糊推理模型…………………………………(81)3.4.2MISO系统的TS模型………………………………………………………………(85)思考与练习题…(87)第4章模糊控制器的设计………………………………………(89)4.1模糊控制系统的基本组成………………(89)4.1.1从传统控制系统到模糊控制系统…………………………………………………(89)4.1.2模糊控制器的结构………………………………………………………………(92)4.2 Mamdani型模糊控制器的设计…(93)4.2.1 Mamdani型模糊控制器的基本组成…………(93)4.2.2量化因子和比例因子……………………………………………(94)4.2.3模糊化和清化……………………………………………………(98)4.2.4模糊控制规则……………………………………………………………………(102)4.2.5模糊自动洗衣机的设计…………………………(113)4.3T-S型模糊控制器的设计…(117)1.3.1T-S型模糊模型(118)4.3.2T-S型模糊系统设计要点………………………………………………………(121)4.4F控制器和PID控制器的结合…(121)4.4.1F-PID复合控制器……………………………(121)4.4.2F-PID复合控制器的其他形式………(122)4.4.3用模糊控制器调节PID控制器的参数………………………………(123)思考与练习题……………………………………………………………………………(125)第5章模糊控制系统的 MATLAB仿真…………………………………(127)5.1 Simulink仿真入门……………………………………………(127)5.1.1 MATLAB中的仿真模块库…………………………………………(128)5.1.2仿真模型图的构建……………………………………………………(135)5.1.3动态系统的 Simulink仿真……5.2模糊推理系统的设计与仿真………(149)5.2.1模糊推理系统的图形用户界面简介·..···,····,·············………(149)5.2.2模糊推理系统编辑器…………………………………………………………(150)2.3隶属函数编辑器…(156)WW. 9CAX COI5.2.4模糊规则编辑器…(161)5.2.5模糊规则观测窗…………(172)5.2.6FIS输出量由面观测窗………(179)5.2.7用GUI设计 Mamdani型模糊系统举例……………………………………(182)5.2.8用GUI设计 Sugeno型模糊系统举例……………………………………(189)5.3模糊控制系统的设计与仿真…………………………………………………(196)5.3.1FIS与 Simulink的连接………………………………………………………(196)5.3.2构建模糊控制系统的仿真模型图…(200)5.3.3通过仿真对系统进行分析……………………………………………(208)考与练习题……………………………………………………………………………………(218)第6章神经网络在模糊控制中的应用……………………………………………(219)6.1神经网络的基本原理…(219)6.1.1神经网络发展历史…(219)6.1.2神经元的生理结构……………………………………………(221)6.1.3神经元的数学模型…………………………………………………………(222)6.1.4人工神经网络模型…………………………………………………………(224)6.1.5神经网络模型的学习方法……(225)6.1.6BP型神经网络原理简介……………………………(227)6.2神经模糊控制……着,,,着……………(228)6.3用自适应神经模糊系统建立FIS…………………………………………(229)6.3.1 ANFIS图形用户界面简介,,,,·,.,··.,,.,·,·,着,,里,,,,,,·,,··,,,·,.·,·,,·(229)6.3.2用 Anfis建立FIS的步骤…………………………………………(233)6.3.3用 Anfis建立FIS举例……………………………………………………(245)思考与练习题(255)参考文献………………………………………………………………………………(256)ⅢlWW. 9CAX COI第1章引言本章介绍自动控制学科发展的历史概况,叙述从开环控制到智能控制的发展进程,并简单介绍智能控制的几个主要分支——专家控制、模糊控制和神经网络控制1.1自动控制理论的发展历程自动控制就是在没有人直接参与的情况下,利用外加的设备或装置(控制器),使机器、设备或生产过程(被控对象)的某个工作状态或参数(被控量),能够自动地按照设定的规律或指标运行的设备或系统。自从美国数学家维纳在20世纪40年代创立控制论以来,自动控制从最早的开环控制起步,然后是反馈控制、最优控制、随机控制,再到自适应控制、自学习控制、自组织控制,直发展到自动控制的最新阶段——智能控制。整个自动控制理论的发展进程,是由简单到复杂、由量变到质变的辩证发展过程,如图1-1所示。智能控制但会买继智能控制自学习控制自适应控制,鲁棒控制现代控随机控制最优控制确定性反馈控制开环控制控制系统的复杂性图1-1控制科学的发展过程传统控制理论经历过经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意义的重要阶段,它们的共同点都是基于被控对象的清晰数学模型,即控制对象和干扰都得用严帑的数学方程和函数表示,控制任务和目标一般都比较直接明确,控制对象的不确定性和外界干扰只允许在很小的限度内发生个系统的数学模型就是对系统运动规律的数学描述,微分方程、传递函数和状态方程是描述控制系统的三种最基本的数学模型,其中微分方程是联系其他两者的纽带。经典控制理论主要研究单变量、常系数、线性系统数学模型,经常使用传递函数为基础的频域分析法;现代控制理论主要研究多输入-多输出线性系统数学模型,经常使用微分方程或状态方WW. 9CAX COI模糊控制及其 MATLAB仿真程为基础的时域分析法。传统控制方法多是解决线性、时不变性等相对简单的被控系统的控制问题,这类系统完全可以用线性、常系数、集总参量的微分方程予以描述。但是,许多实际的工业对象和控制目标常常并非都是如此理想,特别是遇到系统的规模庞大、结构复杂、变量众多,加之参数随机多变、参数间又存在强耦合或系统存在大滞后等错综复杂情况时,传统控制理论的纯粹数学解析结构则很难表达和处理。由于硏究对象和实际系统具有非线性、时变性、不确定性、不完全性或大滞后等特性,无法建立起表述它们运动规律和特性的数学模型,于是便失去了进行传统数学分析的基础,也就无法设计出合理的理想经典控制器。况且,在建立数学模型时一般都得经过理想化假设和处理,即把非线性化为线性,分布参数化为集中参数,时变的化为定常的,等等。因此,数学模型和这些实际系统的巨大差距,使之很难对其实现有效的传统自动控制,于是便出现了某些仿人智能的工程控制与信息处理系统,产生和发展了智能控制大量的生产实践表明,有许多难以建立数学模型的复杂系统和繁难工艺过程,可以由熟练技术工人、工程师或专家的手工操作,依靠人类的智慧,能够获得满意的控制效果。例如,欲将一辆汽车倒入指定的车位,确实无法建立起这一过程的数学模型。然而熟练的司机却可以非常轻松地把它倒入预定的位置。类似的问题使人们自然想到,能否在传统控制中加人人类的认知、手工控制事物的经验、能力和逻辑推理等智能成分,充分利用人的操作技巧、控制经验和直觉推理,把人的因素作为一个有机部分融入控制系统呢?能否根据系统的实际输入、输出类似于熟练技工那样进行实时控制,甚至使机器也具有人类的学习和自适应能力,进而用机器代替人类进行复杂对象和系统的实时控制呢?1.2智能控制概况20世纪60年代以来,由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展,控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上,为了提高控制系统的自学习能力,开始注意将人工智能技术与方法应用于工程控制中,逐渐形成了智能控制。1.2.1智能控制的发展简况所谓智能控制,就是通过定性和定量相结合的方法,针对被控对象和控制任务的复杂性、不确定性和多变特性,有效自主地实现繁杂信息的处理、优化和判断,以致决策,最终达到控制被控系统的目的。智能控制的诞生1966年,J.M. Mendal首先提出将人工智能技术应用于飞船控制系统的设计;其后,1971年,美籍华人科学家傅京逊首次提岀智能控制这一概念,并归纳了三种类型的智能控制系统①)人作为控制器的控制系统:这种控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。②人-机结合作为控制器的控制系统:机器完成需要连续进行的、快速计算的常规控制任务,人则完成任务分配、决策、监控等任务。③无人参与旳自主控制系统:用多层智能控制系统,完成问题求解和规划、环境建模、WW. 9CAX COI第1章引言传感器信息分析和低层的反馈控制任务,如自主机器人。1985年8月,美国电机及电子工程师学会( Institute of Electrical and Electrical Enginers,IEEE)在纽约召开了第一届智能控制学术讨论会,随后成立了智能控制专业委员会;1987年1月,在美国举行第一次国际智能控制大会,标志着智能控制领域的形成。智能控制即含有人类智能的控制系统,它具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境(包括被控对象或被控过程)信息的变化做岀适应性反应,从而使机器能够完成以前只能由人可以完成的控制任务。2.智能控制的三元论智能控制是一门交叉学科,傅京逊教授于1971年首先提出智能控制( Intelligent Control,IC)是人工智能与自动控制的交叉,即智能控制的二元论。在此基础上,美国学者G.N. Saridis于1977年引入运筹学,提出了三元论的智能控制概念,认为智能控制是人工智能( Artificial Intelligence,AⅠ)、自动控制( Automatic control,AC)和运筹学(Operational research,OR)等形成的交叉学科,即IC=AI∩AC∩OR,它们的含义如下:信号处理、形式语言AI—人工智能,是一个用来模拟人启发推理规划、调度、管理类思维的知识处理系统,具有记忆、学习、人工智能运筹学信息处理、形式语言、启发推理等功能学习、记忆可以应用于判断、推理、预测、识别、决智能控制协调、管理策、学习等各类问题;AC自动控制,描述系统的动力学自动控制特性,实现无人操作而能完成预设目标的一优化、动力学、动态反馈种理论体系,一般具有动态反馈功能;OR—运筹学,是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。图1-2智能控制的三元论示意图基于三元论的智能控制概念如图1-2所示。现在,为多数人所接受的三元论智能控制概念,除了“智能”与“控制”外,还强调了更高层次控制中的调度、规划和管理作用,为分层、递阶智能控制提供了理论依据。3.智能控制的特点在分析方法上具有定量与定性相结合的智能控制,应该具有以下一些功能。1)学习功能智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习,不断积累知识,使系统的控制性能得到改善。2)适应功能智能控制器具有从输入到输岀的映射关系,可实现不依赖于模型的自适应控制,当系统某一部分出现故障时,仍能进行控制。WW. 9CAX COI
- 2020-06-01下载
- 积分：1
支持向量机 邓乃扬
这本书是中科院的邓乃扬、田英杰老师所写，想要深入学习SVM相关理论和算法的同学可以看看这本书，我个人这本书非常好。数据挖掘源于数据库技术引发的海量数据和人们利用这些数据的愿望.用数据管理系统存储数据,用机器学习约方法分析数据、挖掘海量数据背片的知识,便促成了数据挖掘( data mining的产生.慨括地讲,数据挖掘的任务是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的、事先知的、有用的或潜在有用的信息支持向量机( suppoort vector machine.SVM是数据挖握中的项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具它最初于20世纪90年代由 Vapnik提出,近年来在其理论研究和算法实方宙都取得∫突破性进,开始成为克服维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段虽然它还处于飞速发展的阶段,但是它的理论基础和实现途径的基本框架已经形成。白200年开始,国外已续有几本专蓍出版.据我们所知,本是国内第一本专门对它进行全面完整介绍和论述的书籍本书王要以分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题为背景,系统阐述支持量机和相应的最优化方法.各章的主要内容如下:第1章介纲最优化问题及其基本理论.第2章对分类闻题和回归问题直观地导出最基本的支持向量机.第3章介绍核的理论,这是推广基本的支持向量机的关键,也是通过线性问题求解非线性问题的基础.第4章介绍统计学习理论,讨论支浡向量机的统计学理论基狲第5章和第6章分别详细研究支持向量分类机和支持向量回U机.第7章介绍实现支持向量机的最优化算法.第8章讨论支持向量机的应用,包括解决实际问题时的一些处理方法和一些应用实例本书包括了我们自己的研究工作例如,在做为支持向量机基础的原始问题和对偶间题解的关系上,我们发现,当前文献的论述存在着逻辑上的缺陷本书第次在完严密的逻辑基础上完善了各种支持向量机中的最优化问题的理论体系此外,作为求解支持向量机中优化问题的方法,本书介绍了我们自已的研究成果如处理大型问题的 Newton-PCG型算法.另外还立说明,本书还包含了我们讨论班成员的若干研究工作本书所设定的读者包括关心理论与应用两方面的人土,对于支持向量机的理论,4有系统而严谨的论述;作为使用支持向量机的入「,有直观的谎明.实际上我们特别强调该书的叮读性,强调崑观对理解问题实质的重要作用.我们通常总是首先用图像等直观手段引进各种概含、方法和结论,并特别注意对它们的本质给予形象的解释和说明,最后给出其严格证明.仅仅关心实际应用的读者,略去这些证明以及若于理论结论,仍可以对所介绍的方法的本质有一个概括的理解本书对有关领域具有高等数学知识的实际下作者是一本实用读物.我们希望本书的出版,能普及和推广支持向量机在多种宴际领域中的应用,也能促进我对支捋向量机的深入研究,特别是促进优化界朋友们的关心与参与本书得以出版,我们要感谢中国科学院科学出版基金和华夏英才基金的资助,冋时乜要感谢十国农业大学各级領导的支持利重点课程建设的资助.本书已被选为中国衣业大学研究生系列教材,我们还要感谢国家自然科学甚金多年来对我们研究工作的资助.本书作者曾致力于最优化方法的饼究多年,儿年前片始组线和领导讨沦班,学与研究数据挖掘利支持向螳柷.除本书位作耆外,讨论班的成以还有上来生教投、薛毅教授、钟萍剴教授、经玲舭教授、张春华、杨志民、刘广利、苏时光等多入,狂这里我们要将别感谢钏萍副教授和张春华.比外,我们还要媵谢刘宝光和张建中两位教授以及梁玉梅、张梅梅两位同学,他们都对本书提供了帮助臼于作者水平所限,书中难免有不要之处,欢迎读者批评指正符号表R实数集合R绁欧氏字间LEi, g洲冻点T={(x1,w)…,(x,y)}训练集洲练点个数输入空间输出空阊x洲练点所仁空间(X×y)练集所在竿间输入向量(输人广模式问量x的第个分量Hilbert空间中的向量x向量x的第个分量输出指标(输出)与的内积?内积空间, Hilbert空间={:1,…,xt输入空间中的个点组成的集合2={xHilber空间中的l个点组成的集合d输人空间到 Silbert空间的映射权向量权向量u的第分量Hi]bert空间中的权向量权向量w的第个分量b网值Co凸壳sang符号函效k(I核函数核矩阵〔Gram矩阵Fp-范数2-范数hv维惩罚参数收缩壳的参数白蚣对数pe底为2的对数将号表松弛变量松弛变量的第x个分量间隔对偶变量, Lagrange乘子寸偶变量的第i个分量通常获示概率分布概率百录序言符号表第1章最优化问题及其基本理论…l■1口■■會■■■■血PPP中11最优化问题1,1,1最优化问题实例1.12最优化问题1.1.3凸最优化12最优生条件1512上无约束问题的最优性条件122约束问题的最优性彖件181.3对偶理论∴131最大最小对偶132 Lagrange对偶■■q381,4注记参考文献…4了第2章求解分类问题和回归问题的宜观途径21分类问题的提出19211例子(心脏病诊断〕4921.2分类问题和分类学习机22线性分类学习机53221线性可分问题的线性分划222近似线性可分闻题的线性分划2.3支持向量分类机…231从性分划到二次分划23.2二次分划算法的简化74233非缓性分划的基本途径24线性回归学习机n+“dk+■啬啬■■■■■F番24.1回归问题242线性回归问题与硬E-带超平面243硬E-芾超平面的构造244硬s-#超平面的推36245线性支持向量回止机25支持向量归机26注记9参考文献第3章核31带述相似性的工具—内积963⊥.1直观的相似程度与内积312支持向量分类机中的相似与内积,983.1.核函数的选取9832考项式空间和多听式核32.1有序单项式空间32.2元序单项式空间1323 FIlbert空间与多项式核函教10433 Mercer核·…··105331半正定矩阵的特征展开15332 Mercer定理与 Mercer核10g34正定核1123.41正定核的必要条件·…·113342正定核的充分条件113343正定核的特征344再生核lber空间11634.5正定核与 MMercer核的关系…73.5核的构造…··11了3.51核的构造原则,·117352落用的几种核函数j2036注记…··:122参考文献123第4章推广能力的理论估计41失函数和期望风险1254.11概率分布125412损失函數413期胡凤险……13242求解分类问题的一种途径和-个算法模型136421分类问题的一个自然的数学提法1:f422求解分类问题的途径141423-个学习算法4.3VC雏44学」算法在概率意义下的近似正确性14G45一致性概念和关键定理日录16结构风险最小化,,,,1524了甚于问隔的推广估计15448注记∵■■■参考文献(2第5章分类问题…51最大间隔原则51.1绒性叮分问题的最大河隔原则52扰动意义下的几何解释■■152找性可分支持向量分类机6i6521线性可分问题的规范超平面522原始最优化问题…523对偶问题及其与原始问题的关系69524线性可分支持向量分类机及其理论基础I7353线性支持向量分类机l7生531原始问题17生532对偶问题及其与原始问题的关系179533线性支持向量分关机及其理论基础l83534支持向量1854支持向量分类机186541可分支持向量分类机…16542支持向量分米机55-支持向量分类机(-SVC)5【-线性支持向量分类机的原始最优化间题552v线性支持向量分类机的对偶问题及其与原始向题的关系553-支持向量分类机然挖554-支持向量分类机的性质指56-支持向量分类机(v-sV)和-支持向量分类机(C-SVC)的关系206561主要结论2郑6562丰要结论的证明57多类分类问题21457.1类对余类215572成对分类2]7573纠错输出编码方法2]8574确定名类目标函数方法218个何子59注记221目录参考文献P「q「第6章回归佔计61回归问题■■■224611可归叵题的难点61.2回归间题的数学提法■1L■…….2266上3不敏感掘失函数22562E-支持向量回归机…….…::,·226.2硬∈带支持向量回机228622从线性6-支持向最回归机到E·支持向量回归机2:363·支持向量回归机··24563L原始最优化问题……·245632对個问题及其与原始问题的关系…,·2486.33-支持向量国归机252634-支持向量回归机的性质25生64E-支持向量回归机(esVR)与p支持向量回妇机{u-SvR的关系641主要结论啁E562主要结论的证明…,2565其他形式的支持向量回归机259G1支持向最回归机的线性规划形式65.2E-带为任意形状的支持向量回归机26266其他形式的损失函数26467一些例子26867l维回归问趣672二维回归间题27068注记■■■司司■卩4■272参考文献血·“·第7章算法71元约束问题解法…2747⊥1无约束问鹎提法记74712基本无约束问题算法…·277713牛顿条件颓优共把梯度法( Newton-PCG算法)29472内点算法21线性规划的原仿射尺度法722线性规划的原-对偶算法723凸二次规划的仿射灵度法724凸二次规划的原-对偶算法P
- 2021-05-06下载
- 积分：1
