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基于支持向量机的软测量模型及应用

作者:陶秀凤; 唐诗忠; 周鸣争支持向量机软测量模型学习算法回归水分测量svm

摘要:支持向量机(Support Vector machine, 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一定的优越性.

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安徽工程大学学报

《安徽工程大学学报》(CN:34-1318/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《安徽工程大学学报》以机械工程、材料工程、电气工程、电子技术、自动化技术、计算机工程、信息技术、化学工程、食品工程、纺织工程、生物工程为主,包括物理、化学、数学等基础学科,兼顾经济管理等学科的自然科学类学术期刊

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