基于QPSO-RVM的双酚A软测量建模

来源 :计算机与应用化学 | 被引量 : 8次 | 上传用户：moqianru

【摘要】

：

相关向量机(RVM)预测模型在贝叶斯框架下用最大似然方法对模型权值进行训练,可以有效解决过学习的问题,有较高的模型泛化能力且具有较为稀疏的相关向量和核函数选择上不用满足Mercer条件等优点。RVM的基本思想是使用核方法将自变量从低维空间映射到高维空间,以获得因变量与自变量线性回归的稀疏解。核矩阵作为训练数据信息到回归模型的信息通道,其唯一参数即核函数宽度的选取直接影响RVM模型的回归性能。本文基

【作者】

：

何新礼谢莉杨慧中

【机构】

：

江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室,江苏,无锡,214122;

【出处】

：

计算机与应用化学

【发表日期】

：

2017年11期

【关键词】

：

软测量相关向量机量子粒子群回归

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