【摘 要】
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针对典型的pH酸碱中和过程,提出基于核递推最小二乘(KRLS)的核学习动态模型。KRLS方法采用基于近似线性依赖技术的稀疏化算法,降低了计算复杂度及存储量,能适用于较大规模数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51467008)
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针对典型的pH酸碱中和过程,提出基于核递推最小二乘(KRLS)的核学习动态模型。KRLS方法采用基于近似线性依赖技术的稀疏化算法,降低了计算复杂度及存储量,能适用于较大规模数据集的训练以及动态时变过程的建模。将所提方法应用到具有缓冲流的双输出中和过程实例中,为验证其有效性,在同等条件下,还与核偏最小二乘(KPLS)、核主成分分析-支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)等方法进行比较。实验结果表明:作为一种在线自适应方法,KRLS方法具有很高的动
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