【摘 要】
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支持向量机中参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数，而混合核的引入，使支持向量机（SVM）又多了一个可调参数，而这个可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到。不能确保该参数为
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支持向量机中参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数，而混合核的引入，使支持向量机（SVM）又多了一个可调参数，而这个可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到。不能确保该参数为最优。针对此问题，提出以惩罚系数、核参数以及混合核可调参数为寻优目标，用混沌粒子群（CPSO）对其进行综合寻优的方法，来寻找满足条件的最优参数组合，从而提高模型的精度。通过对工业双酚A生产过程软测量建模的仿真研究表明，混合核参数优化后的模型比普通模型效果要好，泛化能力有所提升。
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