【摘 要】
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软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具，它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于棱主元分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的软测
【机 构】
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华东理工大学化学工程联合国家重点实验室
【基金项目】
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国家973项目(2002CB312200);上海市自然科学基金(05ZR14038);上海科委科技攻关项目(04DZ11010,05DZ11C02);上海市科委重大基础研究(05DJ14002)
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软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具，它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于棱主元分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的软测量建模方法，利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的非线性主元，然后用最小二乘支持向量机进行建模，不但降低模型复杂性，而且提高了模型泛化能力。最后将上述方法用于PTA结晶过程的软测量建模，仿真结果表明：与SVM、PCA-SVM建模方法相比，该KPCA-LSSVM方法具有学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强等优点，是一种有效的软测量建
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