优化建模技术和机器学习理论的新发展

化工、炼油、冶金等制造业生产过程、新产品研制,以及经营管理的优化能给企业带来巨大的经济效益。优化成功的前提是需要建立能预报优化控制条件的数学模型。用机器学习技术从已有的数据中抽提出有用信息,是建立有效数学模型的关键。本文回顾了优化建模技术及其理论基础的几个发展阶段,指出从线性建模到非线性建模,从追求经验风险极小化到追求实际风险极小化,从采用单一算法到建立多种算法相结合的信息处理平台,从单纯根据古典统计数学到参照新发展的统计学习理论,使优化建模技术由粗到精,由低级到高级,在生产过程、新产品研制和经营管理的优化中发挥更大作用。