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提出了一种基于改进支持向量机（SVM）特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法,该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征,在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的预测值.在数值计算及实际制造企业的应用效果表明该算法有效,能满足实际棉纺生产过程整经轴数预测的需要.
基于SVM特征选择的整经轴数预测算法
【摘 要】
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提出了一种基于改进支持向量机（SVM）特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法,该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征,在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的
【机 构】
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清华大学自动化系,清华大学国家CIMS工程技术研究中心
【出 处】
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北京邮电大学学报
【发表日期】
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2009年6期
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