融合支持向量机与多目标进化算法的质量管理研究

• 作者: 宋木清 罗春龙
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 多目标进化算法 差分进化算法 质量管理
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 1128-1131
• 页数: 4页
• 分类号: TP383
• 字数: 3186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2009.06.027

摘要

提出一套支持向量机和多目标进化算法的融合建模技术(SVM-EM0)以及计算框架,并采用差分进化算法(DE)选择支持向量机参数,并将SVM-EMO应用于一个钢铁企业产品质量管理实例,与人工神经网络的建模结果相比,所提框架结果拟合误差更小,精度更高,能够更好地解决质量管理研究中的多目标非线性优化问题.最后根据模型求解结果,给出了相应的生产建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋木清	华中科技大学管理学院	5	3	1.0	1.0
2	罗春龙	华中科技大学土木工程学院	3	3	1.0	1.0