【摘 要】
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复合肥生产工艺过程比较复杂,采用传统方法对复合肥养分含量建模难以达到理想效果.在直接使用支持向量回归建模时,数据预处理、核函数参数选择是两个难点.本文提出二种KPCA-S
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,先进控制研究所,浙江,杭州,310027
【出 处】
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2005年华东六省一市自动化学术年会
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复合肥生产工艺过程比较复杂,采用传统方法对复合肥养分含量建模难以达到理想效果.在直接使用支持向量回归建模时,数据预处理、核函数参数选择是两个难点.本文提出二种KPCA-SVR(kernelprincipalcomponentanalysis-supportvectorregression)方法,并根据KPCA和SVR都是基于核方法的特点,提出了一种核参数选择的改进算法,并结合到KPCA-SVR方法中,使它更具实用性.通过对实际工业数据的仿真研究,取得了很好的效果.
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