基于支持向量机的高炉炉况诊断方法

• 作者: 何勇 吴敏 曲飞 曹卫华
• 来源期刊: 钢铁
• 学科: 工学
• 关键词: 高炉炉况 炉况诊断 最小二乘法支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 原料与炼铁
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TF543.1
• 字数: 3078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0449-749x.2007.10.004

摘要

现实中高炉炉况的征兆样本集是有限的,常规的基于经验风险最小化原则的方法的应用效果并不理想.支持向量机方法是针对小样本集分类问题提出的,具有很好的泛化能力,因此采用最小二乘法支持向量机进行高炉炉况诊断.通过仿真试验证实此方法具有很好的诊断效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
2	曹卫华	中南大学信息科学与工程学院	120	1459	20.0	29.0
3	何勇	中南大学信息科学与工程学院	60	622	13.0	22.0
4	曲飞	中南大学信息科学与工程学院	2	26	2.0	2.0