【摘 要】
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基于在线学习的最小二乘支持向量机(LSSVM)用于时变过程在线建模问题，所需样本量小、泛化性高等优点。针对当前在线学习方法要求核函数参数与正则化系数固定不变，由此导致模型精度不高的问题，提出基于多核变参数的在线学习方法。对应新样本数据的核函数参数进行在线优化调整，并给出多核函数情况下的在线学习方法。利用电熔镁厂实际生产数据对所提建模方法进行了实验验证，结果表明所提出的建模方法在降低模型训练时间的同
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,上海201620 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁省沈阳
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基于在线学习的最小二乘支持向量机(LSSVM)用于时变过程在线建模问题，所需样本量小、泛化性高等优点。针对当前在线学习方法要求核函数参数与正则化系数固定不变，由此导致模型精度不高的问题，提出基于多核变参数的在线学习方法。对应新样本数据的核函数参数进行在线优化调整，并给出多核函数情况下的在线学习方法。利用电熔镁厂实际生产数据对所提建模方法进行了实验验证，结果表明所提出的建模方法在降低模型训练时间的同时，明显提高了模型训练精度。
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