基于F-SVMs的多模型建模方法

• 作者: 冯瑞 张艳珠 沈伟 邵惠鹤
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机(F-SVMs) 模糊支持向量分类器(F-SVC) 模糊支持向量回归(F-SVR) 多模型(MM) 建模
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 646-650
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2003.06.002

摘要

针对全局模型难以精确描述复杂工业过程的问题,提出一种基于模糊支持向量机(F-SVMs)的多模型(F-SVMs MM)建模方法.用模糊支持向量分类算法(F-SVC)对输入数据进行预处理,得到多模型模糊隶属度;用模糊支持回归算法(F-SVR)建立多模型(MM)估计器.应用该方法对pH中和滴定过程进行建模,仿真结果表明,F-SVMs MM跟踪性能好、泛化能力强,比USOCPN方法和标准支持向量机(SVMs)方法具有更好的性能和推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵惠鹤	上海交通大学自动化系	327	7662	43.0	72.0
2	沈伟	上海交通大学自动化系	88	335	10.0	16.0
3	冯瑞	上海交通大学自动化系	13	327	8.0	13.0
4	张艳珠	上海交通大学自动化系	1	48	1.0	1.0