原文服务方: 中国机械工程       
摘要:
提出了一种基于隶属度模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)的时间序列预测新方法.一方面,该方法较好地解决了小样本学习问题,避免了人工神经网等智能方法在对小批量生产工序能力进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,由于对于历史数据实行的重近轻远的原则,使得该方法预测精度高且容易实现.实验表明,该方法具有很好的有效性与实用性.
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文献信息
篇名 基于隶属度模糊最小二乘支持向量机的工序能力预测
来源期刊 中国机械工程 学科
关键词 工序能力 最小二乘支持向量机 时间序列 智能预测
年,卷(期) 2008,(13) 所属期刊栏目 制造系统
研究方向 页码范围 1561-1564
页数 4页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132X.2008.13.012
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 吴德会 66 721 15.0 23.0
3 孙林 23 198 9.0 14.0
4 杨世元 53 456 11.0 18.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
工序能力
最小二乘支持向量机
时间序列
智能预测
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
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
0
总被引数(次)
206238
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
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