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基于PSO—SVM的多阶段产品质量预测控制方法研究

作者:杨静萍; 王万雷; 康晶; 米守防预测控制过程参数优化支持向量机递阶模型微粒群算法

摘要:以钢铁产品为例,在分析多工序多阶段产品质量预测控制特点的基础上,建立了多控制点递阶SVM预测控制模型,在模型的求解过程中,提出了基于粗集理论和主成分分析法的数据预处理与模型简化,并利用带约束的PSO算法分别优化了SVM的核超参数和相关影响因素的决策范围,实现了多阶段产品质量预测和相关过程参数的全局优化,为生产过程的质量改进提供了科学的决策依据。

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大连民族大学学报

《大连民族大学学报》(CN:21-1600/G4)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。 《大连民族大学学报》不少论文被《人大复印资料》、《新华文摘》等转载、摘录或检索。目前,学报已被中国期刊网、中国学术期刊(光盘版)全文收录;在“万方数据——数字化期刊群”全文上网;被中国优秀期刊(遴选)数据库收录;2003年《大连民族学院学报》荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2007年被评为全国民族地区“十佳”学报。

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