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基于证据框架的最小二乘支持向量机在精对苯二甲酸生产中的应用
被引：8
作者：
郑小霞
钱锋
机构：
[1] 华东理工大学自动化研究所
来源：
关键词：
最小二乘支持向量机;
贝叶斯;
证据框架;
对羧基苯甲醛;
D O I：
暂无
中图分类号：
TQ245.12 [];
学科分类号：
摘要：
支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法.本文给出一种考虑损失函数的噪声模型参数β的贝叶斯证据框架最小二乘支持向量机回归算法,通过贝叶斯证据框架自动调整正则化参数和核参数,更好地实现了最小化误差和模型复杂性之间的折中.将提出的算法用于精对苯二甲酸(purifiedterephthalicacid,PTA)生产过程中的关键指标对羧基苯甲醛(4carboxybenzaldhyde,4CBA)含量的预测中,能很好地跟踪4CBA含量的变化趋势,泛化能力较强,为4CBA含量的实时预测提供了很好的解决方案.
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页码：1612 / 1616
页数：5
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