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统计机器翻译中非线性参数学习的研究，陈华栋，黄书剑，尽管对数线性模型在统计机器翻译系统中取得了显著的效果，但是该模型仍然存在着一些缺陷。首先，对数线性模型限制了其使用的特征

针对一类带有约束的非线性系统，提出一种非线性时间最优模型预测控制算法。这种方法首先基于Jacobian线性化将非线性进行线性化，能够推导一系列凸优化问题，而且产生的线性化误差在Lipschitz条件下

基于RBF神经网络的非线性滤波器的研究，陈美玲，冀常鹏，数字滤波器设计是数字信号处理领域一个重要研究方向。而当前的数字滤波器存在不能对滤波器的权系数进行实时计算、不能实时实现非

为了构造高维下的近似模型，将最小二乘支持向量机（LS-SVM）引入切割高维模型表示（Cut-HDMR），提出了SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法，给出了相应的自适应采样和模型构造算法。该方法利用

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