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摘要:
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器.将支持向量机应用到酒精发酵生产过程建模中,仿真结果表明,支持向量机模型是有效的,SVM模型比BP网络模型有更好的预测能力.
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文献信息
篇名 支持向量机在酒精发酵过程建模中的应用
来源期刊 酿酒科技 学科 工学
关键词 酒精发酵 支持向量机 模型 仿真
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 生产实践
研究方向 页码范围 55-57
页数 3页 分类号 TS262.2|TS261.4|TP27
字数 2383字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谭永红 桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室 46 513 12.0 20.0
2 成娟娟 桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室 3 11 2.0 3.0
6 吴宏栋 桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
酒精发酵
支持向量机
模型
仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
酿酒科技
月刊
1001-9286
52-1051/TS
大16开
贵阳市沙中路58号
66-23
1980
chi
出版文献量(篇)
8651
总下载数(次)
62
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导