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軟測(cè)量技術(shù)在工業(yè)過(guò)程控制中得到廣泛的應(yīng)用。在軟測(cè)量建模過(guò)程中，基于支持向量機(jī)的算法能較好地解決小樣本、非線
性、高維數(shù)、局部極小點(diǎn)等NJ題。在簡(jiǎn)單介紹最小二乘支持向量機(jī)算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的改進(jìn)算法— 多輸人多輸出最小二
乘支持向量機(jī)算法，將其應(yīng)用到丙烯臘收率的預(yù)測(cè)模型中，井且與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及多輸人單輸出最小二乘支持向量機(jī)算法
進(jìn)行建模比較。結(jié)果表明，這種算法可以在付出輕微代價(jià)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)多輸人多輸出模型的軟測(cè)量，并取得良好的效果
關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)?? 軟側(cè)量?? 模型?? 丙烯臘
性、高維數(shù)、局部極小點(diǎn)等NJ題。在簡(jiǎn)單介紹最小二乘支持向量機(jī)算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的改進(jìn)算法— 多輸人多輸出最小二
乘支持向量機(jī)算法，將其應(yīng)用到丙烯臘收率的預(yù)測(cè)模型中，井且與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及多輸人單輸出最小二乘支持向量機(jī)算法
進(jìn)行建模比較。結(jié)果表明，這種算法可以在付出輕微代價(jià)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)多輸人多輸出模型的軟測(cè)量，并取得良好的效果
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