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针对RPCL聚类算法存在的缺点,提出一种改进算法,并在此基础上得到了一种分布式支持向量机(DSVM).针对SVM算法中阈值难以确定的问题,提出了一种两段学习算法.最后将DSVM应用于氧化铝高压溶出过程苛性比值的软测量,现场数据的仿真结果表明该方法具有较高的精度,能满足实际生产的需要.
基于改进聚类算法的分布式SVM及其应用
【摘 要】
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针对RPCL聚类算法存在的缺点,提出一种改进算法,并在此基础上得到了一种分布式支持向量机(DSVM).针对SVM算法中阈值难以确定的问题,提出了一种两段学习算法.最后将DSVM应用于
【机 构】
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中南大学
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2004年8期
【基金项目】
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国家863计划项目(2001AA411040);国家973计划资助项目(2002CB312200).
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