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摘要:
针对最小二乘支持向量机在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题,提出利用具有较强的全局搜索能力的自适应粒子群(APSO)优化算法,对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数.利用参数优化调整后得到的具有较优拟和预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明该方法能使模型取得较好的预测效果.
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文献信息
篇名 基于APSO-LSSVM的软测量建模研究
来源期刊 自动化技术与应用 学科 工学
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群 参数选择
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 控制理论与应用
研究方向 页码范围 6-9
页数 4页 分类号 TP273
字数 2916字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7241.2009.01.002
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 潘丰 江南大学通信与控制工程学院 203 1133 16.0 23.0
2 吴洲 江南大学通信与控制工程学院 3 24 3.0 3.0
3 田鹏 江南大学通信与控制工程学院 3 24 3.0 3.0
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
最小二乘支持向量机
粒子群
参数选择
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
自动化技术与应用
月刊
1003-7241
23-1474/TP
大16开
哈尔滨市开发区汉水路165号
14-37
1982
chi
出版文献量(篇)
8131
总下载数(次)
24
总被引数(次)
36824
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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