基于支持向量机的软测量模型及应用

来源 :安徽工程科技学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：storm_shen

【摘要】

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支持向量机(SupportVectormachine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对软测量过程中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持向量机的软测量模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水分在线测量系统"应用表明,基于SVM的软测量模型及算法在测量精度和推广性能上都具有

【作者】

：

陶秀凤唐诗忠周鸣争

【机构】

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安徽工程科技学院,安徽工程科技学院

【出处】

：

安徽工程科技学院学报(自然科学版)

【发表日期】

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2004年02期

【关键词】

：

支持向量机软测量模型学习算法回归水分测量 SVM SVM soft-sensor regression moisture measurement

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