球形支持向量机在煤自燃预测中的应用

• 作者: 张兵 靳玉萍 高凯
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 煤自燃 邻域粗糙集 最小二乘法 球形支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.017

摘要

引入模糊隶属度和最小二乘思想，采用邻域粗糙集方法对煤自燃预测的输入向量进行维数约简和粒子群优化（ PSO）算法优化支持向量机模型中的参数，提出一种模糊最小二乘球形支持向量机（FLHSSVM），并用序贯最小化（SMO）算法求解FLHSSVM中的二次规划问题，建立煤自燃预测模型。实验结果表明，该方法有效简化了训练样本，提高了FLHSSVM训练速度，且分类精度良好，有很好的泛化能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳玉萍	西安科技大学计算机科学与技术学院	17	131	8.0	11.0
2	张兵	西安科技大学计算机科学与技术学院	5	22	3.0	4.0
3	高凯	西安科技大学计算机科学与技术学院	3	15	2.0	3.0