【摘 要】
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本文提出了应用于汽油辛烷值近红外光谱分析的最小二乘支持向量机方法(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)。该方法不但具有标准支持向量机泛化能力强及全局最优
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江大学智能系统与决策研究所;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(2003AA412110)
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本文提出了应用于汽油辛烷值近红外光谱分析的最小二乘支持向量机方法(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)。该方法不但具有标准支持向量机泛化能力强及全局最优解等特点,而且计算量显著减少,特别适合于在线应用。实验表明该方法在模型预测精度方面显著优于目前近红外光谱分析中常用的多元线性回归以及偏最小二乘等方法。
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