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文檔簡介
1、工業(yè)生產(chǎn)中過程控制的目標是為了穩(wěn)定地獲得合格的產(chǎn)品,于是質(zhì)量控制成為所有控制的核心。為了滿足生產(chǎn)過程對質(zhì)量進行控制的要求,需要獲取諸如成分、濃度、黏度等質(zhì)量或物性參數(shù)的測量信息。采用軟測量技術(shù),利用易于獲取的測量信息,通過建立軟測量模型來實現(xiàn)對被測變量的估計是一個前景十分廣闊的研究方向。支持向量機(SVM)是一種基于統(tǒng)計學習理論(SLT)的新數(shù)據(jù)建模方法。它建立在VC維理論和結(jié)構(gòu)風險最小原理的基礎(chǔ)上,能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和
2、局部極小點等實際問題,同時能獲得較好的泛化能力。SVM在工業(yè)領(lǐng)域的應用研究相對來說不多,鑒于化工領(lǐng)域小樣本統(tǒng)計的特點,它在化工領(lǐng)域中有較大的應用前景。
本文針對回歸型支持向量機(SVR)算法,從算法性能與推廣能力兩方面對其展開研究,并將其應用于工業(yè)雙酚A生產(chǎn)過程軟測量建模中。討論了機器學習理論的一些基礎(chǔ)性成果、機器學習的發(fā)展概況、機器學習所要解決的問題、統(tǒng)計學理論的一些概念和方法以及支持向量機的發(fā)展及主要研究手段。分析了各
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