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研究适用于小样本模式识别的新的通用学习方法——最小二乘支持向量机，提出一种优化LS-SVM参数选择的方法．建立网络化制造安全检测多元分类模型，并进行仿真研究．结果表明：优化支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力，将其用于网络化制造安全检测是有效的、可行的．
基于优化支持向量机的网络化制造安全检测
【摘 要】
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研究适用于小样本模式识别的新的通用学习方法——最小二乘支持向量机，提出一种优化LS-SVM参数选择的方法．建立网络化制造安全检测多元分类模型，并进行仿真研究．结果表明：优化支持
【机 构】
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郑州航空工业管理学院,河南科技大学机电工程学院
【出 处】
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兰州理工大学学报
【发表日期】
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2008年6期
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