基于PSO-LSSVM的水松纸透气度软测量

• 作者: 张笑迪 胡蓉 钱斌
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 水松纸透气度
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 177-182
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 6614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16866/j.c0m.app.chem201602010

摘要

针对打孔水松纸透气度检测问题,考虑到样本数据较少,相关性较强等因素,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)关键参数的软测量模型(PSO-LSSVM),用于拟合孔面积与水松纸透气度之间的关系,从而实现对水松纸透气度的检测.基于实际生产数据的仿真实验和算法比较验证了PSO-LSSVM的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱斌	昆明理工大学信息工程与自动化学院	40	194	6.0	13.0
2	胡蓉	昆明理工大学信息工程与自动化学院	31	135	5.0	11.0
3	张笑迪	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	7	2.0	2.0