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为了找出PET产品的聚酯粘度检测的操作条件与质量指标之间的关系,采用支持向量机对聚酯粘度进行软测量建模。支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法。进一步研究了容许误差、参数和核函数对建模结果的影响,提出一种模型增量校正方法。仿真结果表明,该方法能够大大提高模型精度。
基于支持向量机的聚酯粘度在线软测量
【摘 要】
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为了找出PET产品的聚酯粘度检测的操作条件与质量指标之间的关系,采用支持向量机对聚酯粘度进行软测量建模。支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法。进一步研究了容许误差、参数和核函数对建模结果的影响,提出一种模型增量校正方法。仿真结果表明,该方法能够大大提高模型精度。
【机 构】
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北京化工大学自动化研究所
【出 处】
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控制工程
【发表日期】
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2005年05期
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