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为解决化工领域数据建模小样本、不适定性等问题,基于支持向量机核方法和小波多分辨率理论,提出一种多分辨率小波核支持向量机的机器学习方法.将该方法应用于丙烯腈聚合反应过程质量指标软测量混合建模中,仿真结果表明,该方法与RBF核支持向量机和神经网络相比,具有更高的精度和更好的泛化能力.
多分辨率小波支持向量机在化工数据建模中的应用
【摘 要】
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为解决化工领域数据建模小样本、不适定性等问题,基于支持向量机核方法和小波多分辨率理论,提出一种多分辨率小波核支持向量机的机器学习方法.将该方法应用于丙烯腈聚合反应
【机 构】
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江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122
【出 处】
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2007中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2007年期
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