【摘 要】
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以径向基函数（ radial basis function, RBF）为核函数，将最小二乘支持向量机（ least squares support vector machines, LSSVM）预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测。提出了一
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广州航海高等专科学校计算机与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50705030);广东省高等学校自然科学研究重点项目(06Z028)
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以径向基函数（ radial basis function, RBF）为核函数，将最小二乘支持向量机（ least squares support vector machines, LSSVM）预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测。提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数，并建立了实时显示和报警系统。实验结果表明，该方法预测误差较小，建模耗时少，适合于船舶水下焊接质量在线监测。
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