MLSSVR 多输出最小二乘支持向量回归机 1.简介 1.1。 描述 多元输出回归旨在学习从多元输入特征空间到多元输出空间的映射。 尽管它具有潜在的用途，但是最小二乘支持向量回归机（LS-SVR）的标准公式[1] [2]无法应对多输出情况。 通常的过程是训练多个独立的LS-SVR，从而忽略不同输出之间潜在的（潜在的）非线性交叉相关性。 为了解决这个问题，受多任务学习方法（如[3]）的启发，Xu等。 al。 [4]提出了一种新颖的方法，即多输出设置下的多输出LS-SVR（MLS-SVR）。 MLSSVR是MLS-SVR的MATLAB实现，在[4]中具有更有效的训练算法。 1.2。 新闻，评论和错误报告。 我们非常感谢您的任何建议，评论和错误报告。 1.3。 执照 MLSSVR是免费的MATLAB工具箱； 您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它； 许

为FPGA，ASIC和微处理器供电的多输出稳压器.pdf

matlab开发-多输入多输出多系统的模型预测控制。采用二次规划方法模拟多输入多输出系统的模型预测控制

提出一种非最小相位S IMO 系统的盲辨识方法. S IMO 系统的多个输出可重新组合为具有循环平稳特性的 输出序列, 利用信号子空间与噪声子空间正交的特性, 可求解系统的模型参数. 该方法能辨识最小相位对象的结构参 数, 对非最小相位对象以及具有无限冲击响应的对象同样有效. 该方法运算复杂度低, 辨识速度快. 仿真结果验证了 其有效性.

在实现多变量数据预测过程中，发现利用MATLAB自带的高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）无法实现多输入多输出的数据预测，于是利用了gpml-matlab-v4.1-2017-10-19这个工具箱，并简单实现了多变量数据的预测值以及给出了每个预测值对应的方差。 注：涉及的训练数据和测试数据会在附件中给出。

深度学习多输入多输出数据集

MIMO技术研究现状与发展，程婷婷，，MIMO一种用于无线通信的天线技术，它利用多天线来抑制信道衰落，在不增加带宽和天线发射功率的情况下，成倍地提高无线通信系统的��

主要介绍了Keras-多输入多输出实例(多任务)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

闭环迭代控制算法，注释详细。方便改写。两输入两输出，连续系统闭环迭代控制算法。学习律采用PD方式。欢迎分享，交流，下载

该书是介绍多输入多输出电力线通信 的一本书