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提出一种基于核蛉回归(KRR)建模的内模控制策略.该方法充分利用基干结构风险最小化为学习规则的回归方法的非线性拟合性能,建立内模控制系统,从理论上分析了内模控制系统的稳定性和稳态误差同逆模与内模估计误差的关系问题.仿真表明,在训练样本有限和有噪声污染情况下,该系统较神经网络方法具有更好的控制性能.
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控制与决策
ISSN： 1001-0920
CN： 21-1124/TP
Year： 2009
Issue： 7
Volume： 24
Page： 1100-1103
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