【摘 要】
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支持向量机（SVM）是一种新的具有优越特性的机器学习算法、最小二乘法支持向量机（LS-SVM）是SVM的一种改进算法,但是直接利用常规的LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数优化存在着
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支持向量机（SVM）是一种新的具有优越特性的机器学习算法、最小二乘法支持向量机（LS-SVM）是SVM的一种改进算法,但是直接利用常规的LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数优化存在着一些问题。通过引入迭代算法和LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数离线数据进行参数预测相结合完成工艺参数的优化,此方法计算量相对较小,易于掌握,为企业生产提供了一个相对可靠的理论支持。
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刘承华，1953年生，江苏滨海人，1982年毕业于南京大学中文系，曾任中国科技技术大学人文学院教授，现为南京艺术学院音乐学院副院长、艺术学研究所副所长、《音乐与表演》副主编、《艺