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基于支持向量机的内模控制算法研究及应用的任务书
任务名称：基于支持向量机的内模控制算法研究及应用
任务类型：研究型任务
任务目标：通过研究支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法在内模控制中的应用，开发一种能够更好地解决复杂系统模型非线性问题的内模控制算法，并将其应用于实际系统中。
主要研究任务：
1.研究支持向量机的原理、理论和算法，理解支持向量机的优点和局限性；
2.研究内模控制原理、理论和算法，并分析现有内模控制算法在模型非线性复杂情况下的适用性；
3.基于支持向量机的分类和回归理论，结合内模控制理论，开发一种新型的支持向量机内模控制算法；
4.在Matlab、Simulink等工具上，通过仿真实验验证所提出的算法在非线性系统控制中的性能及有效性；
5.将所提出的算法应用到实际系统控制中，通过算法与传统内模控制算法的对比验证，检验新算法的优越性。
任务成果：
1.撰写研究报告，全面介绍所研究的支持向量机内模控制算法的原理和设计，以及实验结果的分析和验证；
2.编写相关程序代码并上传到Github或其他开源平台，以供其他研究者参考和使用；
3.完成相关科研论文，并提交至知名期刊或会议上进行发表。
任务周期：4-6个月