【摘 要】
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研究谷氨酸发酵生产过程中采集到的数据信号通常具有随机性和非平稳性,中间附加了各种噪声,以至于影响数据建模的拟合效果和泛化性能。利用小波分析的特点,在研究D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种新的阈值函数去噪方法。新阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理。将方法与支持向
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院,河南科技学院信息工程学院
【基金项目】
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基金项目：863项目（2006AA020301）
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研究谷氨酸发酵生产过程中采集到的数据信号通常具有随机性和非平稳性,中间附加了各种噪声,以至于影响数据建模的拟合效果和泛化性能。利用小波分析的特点,在研究D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种新的阈值函数去噪方法。新阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理。将方法与支持向量机(SVM)相结合对谷氨酸发酵过程进行建模。仿真结果表明,上述方法能有效恢复数据的真实性,所建SVM模
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