【摘 要】
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相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机(Support Vector Machine,SVM
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室,
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相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机(Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用,用RVM对某冶炼厂铜锍吹炼过程参数进行预测,结果表明,RVM在处理小样本、非线性、高维数据时效果较好,并且在某些方面优于SVM.
Relevance Vector Machine (RVM) is a new machine learning method based on statistical learning theory which is developed on the basis of sparse Bayes probability model. Compared with Support Vector Machine (SVM) More advantages has become a powerful and effective tool for data mining.This paper studies the application of RVM in copper matte blowing process and the RVM prediction of copper matte blowing process parameters in a smelter. Sample, non-linear, high-dimensional data is better and in some ways better than SVM.
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