【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机（LS_ SVM）不需要指定逼近精度ε的特点,比较了LS_ SVM与SVM两种方法利用生产数据为青霉素发酵过程建立的数学模型,改进型GA分别为LS_ SVM和SVM选择参数
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,内蒙古工业大学信息工程学院
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针对最小二乘支持向量机（LS_ SVM）不需要指定逼近精度ε的特点,比较了LS_ SVM与SVM两种方法利用生产数据为青霉素发酵过程建立的数学模型,改进型GA分别为LS_ SVM和SVM选择参数值.实验证明：LS_ SVM建立的模型具有较高的拟合精度和泛化能力.如果ε过大时,SVM建立的模型的拟合精度和泛化能力不高;当ε过小时,模型的拟合精度和泛化能力较高,但耗时多.因此,LS_SVM更适合为发酵过程建模.
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