【摘 要】
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针对打孔水松纸透气度检测问题,考虑到样本数据较少,相关性较强等因素,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,
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针对打孔水松纸透气度检测问题,考虑到样本数据较少,相关性较强等因素,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)关键参数的软测量模型(PSO-LSSVM),用于拟合孔面积与水松纸透气度之间的关系,从而实现对水松纸透气度的检测。基于实际生产数据的仿真实验和算法比较验证了PSO-LSSVM的有效性。
Considering the small sample data and strong correlation, a particle swarm Optimization (PSO) algorithm based on least square support vector machine (Least Squares Support Vector) (PSO-LSSVM), a key parameter of Machine, LSSVM, was used to fit the relationship between the area of the hole and the air permeability of the tipping paper, so as to achieve the detection of the air permeability of the paper. The simulation and experiment results based on actual production data verify the effectiveness of PSO-LSSVM.
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