张浩然

作品数：12被引量：395H指数：8
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发文主题：支持向量机基于支持向量机统计学习理论神经网络侧向更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学医药卫生更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《计算机工程与应用》《信息与控制》《计算机研究与发展》更多>>
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回归支持向量机的改进序列最小优化学习算法被引量：32
《软件学报》2003年第12期2006-2013,共8页张浩然 韩正之 
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,提出了实现回归支持向量机的一种改进的SMO(sequential minimal optimization)算法,给出了两变量子优化...
关键词：支持向量机 核方法 回归 序列最小优化 
基于支持向量机的未知非线性系统辨识与控制被引量：30
《上海交通大学学报》2003年第6期927-930,共4页张浩然 韩正之 李昌刚 
针对一个未知非线性系统 ,提出了基于支持向量机的建模与控制结构 .该控制结构以支持向量机为辨识器 ,并用指数梯度算法来求控制作用 .仿真实例表明了提出的方法是正确。
关键词：辨识与控制 非线性系统 支持向量机 统计学习理论 
基于神经网络的语音合成环节中英语单词音节划分的技术被引量：1
《计算机工程与应用》2003年第9期95-97,共3页张浩然 韩正之 李昌刚 
提出了用神经网络来划分英语单词内音节的新方法,该方法比传统的查表法具有很大的优点,如计算速度快,内存需求量少,具有一定的泛化能力,实验证明文章提出方法的正确性和有效性。
关键词：语音合成 音节划分 神经网络 
一种基于随机密钥及“类标准映射”的图像加密算法被引量：14
《计算机学报》2003年第4期465-470,共6页李昌刚 韩正之 张浩然 
国家自然科学基金 (69874 0 2 5)资助
应用离散混沌动力系统设计了一种图像加密 /解密算法 .该文算法主要特点是 :无论从加密 /解密算法的设计到密钥的产生都是由不同的混沌动力系统提供的 .算法主要包括两部分 :(1 )采用依赖于随机密钥的非线性迭代变换来完成图像像素替代 ...
关键词：图像加密算法 随机密钥 图像像素 类标准映射 数字图像加密算法 密码 保密通信 
基于支持向量机的非线性模型预测控制被引量：41
《系统工程与电子技术》2003年第3期330-334,共5页张浩然 韩正之 李昌刚 
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂...
关键词：非线性模型 支持向量机 模型预测控制 随机搜索 MPC 
基于MATLAB的神经网络辨识与控制工具箱被引量：6
《计算机仿真》2003年第3期72-74,14,共4页张浩然 韩正之 李昌刚 
该文简单介绍了基于MATLAB的NNSYSID、NNCTRL神经网络辨识与控制工具箱 ,详细说明了工具箱中用于系统辨识的函数和用于控制器设计的函数。
关键词：MATLAB 神经网络 控制工具箱 非线性控制系统 系统辨识 
基于支持向量机的有效带宽估计算法的研究被引量：1
《系统仿真学报》2003年第2期278-280,共3页孙鹏 张浩然 韩正之 
国家自然科学基金资助(69874025)
高性能网络设计的关键是对性能参数进行建模和估计的能力。通信业务在网络上传输时,其带宽要求与通信质量密切相关,合理分配带宽能很好提高网络性能。合理分配网络带宽的首要任务是能够根据网络信息的变化,预测带宽使用情况。为此,本文...
关键词：支持向量机 有效带宽估计算法 INTERNET 网络带宽 通信质量 排队队列 
基于支持向量机的非线性系统辨识被引量：59
《系统仿真学报》2003年第1期119-121,共3页张浩然 韩正之 李昌刚 
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模,介绍了v-SVR的基本理论,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。
关键词：支持向量机 非线性系统 统计学习理论 回归估计 系统辨识 
支持向量机被引量：72
《计算机科学》2002年第12期135-137,142,共4页张浩然 韩正之 李昌刚 
This paper gives a introduction of the basic ideas, basic theory, key techniques, and application of the sup-port vector machine (SVM), and indicates the similarities and differences between support vector machines an...
关键词：支持向量机 机器学习 人工智能 多层感知器 人工神经网络 
基于SVM的软测量建模被引量：43
《信息与控制》2002年第6期567-571,共5页冯瑞 张浩然 邵惠鹤 
国家"973"重点基础研究发展项目资助 (G19980 3 0 4)
支持向量机 (Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型学习机 ,本文提出用支持向量机建立软测量模型 .理论分析和仿真研究表明 ,该方法学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低 ,比基于
关键词：SVM 软测量 建模 支持向量机 RBF神经网络 工业过程控制 过程变量 
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