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支持向量機(jī)原理|加工中心

4. 2支持向量機(jī)原理4. 2. 1支持向量機(jī)為了處理模式識別的問題Vapnik提出了支持向量機(jī)的想法,通過的不斷研究和 探索,支持向量機(jī)知識理論取得了很大的進(jìn)展。支持向量機(jī)可以被用來尋找線性可分 情況下的最優(yōu)分類面。最優(yōu)分類面不僅要求能將兩類不同的數(shù)據(jù)正確地分類(訓(xùn)練失 敗率接近0),而且還要盡可能的使它們的分類間距到達(dá)******。SVM是為了能夠?qū)ふ?到一個滿足分類要求的超平面而被研發(fā)出來的,并且它需要使訓(xùn)練集中的點(diǎn)距離這個 分類面達(dá)到的距離最遠(yuǎn),也就是說希望能夠?qū)ふ业揭粋€分類面使它雙側(cè)的空白地區(qū)盡 可能的大。過兩種不同類型的樣本,離分類面最近的,并且能夠平行于最優(yōu)分類面- 超平面Hu H2的訓(xùn)練樣本就稱為支持向量。 大多數(shù)條件下,需要訓(xùn)練的樣本是線性不可分的,為了處理這一問題Vapnik等 人提出了廣義分類面(松弛子)的想法。針對非線性分類問題利用非線性變換將其轉(zhuǎn) 化為某個高維空間中的線性問題,然后在這個高維空間上尋找最優(yōu)分類面。映射空間 可以是有限維也可以是無限維的。分類函數(shù)涉及到的只是樣本之間的內(nèi)積運(yùn)算,因此 高維度空間只需要進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算即可,這種內(nèi)積運(yùn)算的運(yùn)算形式可通過原空間自定義 的函數(shù)來實(shí)現(xiàn),甚至沒有必要知道其變換的形式。依據(jù)Hibert-Schmidt定理,任意函數(shù)只要能夠符合Mercer條件就可以作為計算內(nèi) 積的函數(shù)使用。它能夠?qū)崿F(xiàn)非線性分類轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性分類,而計算難度卻是一樣的。通俗易懂的說支持向量機(jī)就是通過內(nèi)積核函數(shù)將輸入樣本從低維空間映射到一 個高維空間,然后在這個高維空間上尋找最優(yōu)分類面。支持向量機(jī)的形式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 非常類似[3&37]。其示意圖如4.3。4.2. 2核函數(shù)內(nèi)積核函數(shù)種類很多,不同的核函數(shù)有著不同的應(yīng)用場合和運(yùn)算形式。4. 2. 4支持向量機(jī)逆系統(tǒng) 龍門精工加工中心雙電磁懸浮具有較強(qiáng)的耦合性,為了達(dá)到對其解耦本文采用逆 系統(tǒng)解耦控制方法。但是由于電磁懸浮系統(tǒng)是非線性系統(tǒng)因此其逆系統(tǒng)是不易通過計 算推導(dǎo)出來的。為了解決這一問題利用支持向量機(jī)非線性回歸任意逼近函數(shù)的功能來 擬合雙電磁懸浮系統(tǒng)的逆系統(tǒng)[43_45]。支持向量機(jī)擬合耦合雙電磁懸浮系統(tǒng)a階逆系 統(tǒng)流程圖如圖4.4所示。 將擬合出來的逆系統(tǒng)串聯(lián)在被控系統(tǒng)前將非線性耦合系統(tǒng)解耦并且轉(zhuǎn)化為具有 線性特征的偽線性系統(tǒng),從而降低了解耦后獨(dú)立系統(tǒng)的控制難度。本文采摘自“精工加工中心龍門磁懸浮系統(tǒng)耦合分析及控制研究”,因?yàn)榫庉嬂щy導(dǎo)致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示,有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章!本文由海天精工整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學(xué)習(xí)參考,轉(zhuǎn)載請注明!
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