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陶少輝, 導(dǎo)師:陳德釗,胡望明,最小二乘支持向量機的改進及其在化學(xué)化工中的

發(fā)布時間:2016-11-14 18:31

  本文關(guān)鍵詞:最小二乘支持向量機的改進及其在化學(xué)化工中的應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


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文獻名稱:最小二乘支持向量機的改進及其在化學(xué)化工中的應(yīng)用

    前言:最小二乘支持向量機(least squares support vector machine,LSSVM)是一種遵循結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化(structural risk minimization,SRM)原則的核函數(shù)學(xué)習(xí)機器,近年來化學(xué)、化工領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。本文以LSSVM在實際應(yīng)用中的若干問題為主線,針對其應(yīng)用中存在的高維數(shù)據(jù)降維、超參數(shù)選擇和稀疏性等問題,,提出了若干新算法,并應(yīng)用于化學(xué)物質(zhì)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間關(guān)系、化工生產(chǎn)過程等實際問題建模,效果顯著。全文的主要內(nèi)容可以歸結(jié)為以下六個部分,其中包括了研究工作所取得的主要成果。 1、系統(tǒng)回顧了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀與應(yīng)用領(lǐng)域;介紹了支持向量機原理,及其應(yīng)用中存在的一些問題。 2、針對支持向量機解決非線性分類問題時,必須先將樣本向量由原空間映射至高維重建核Hilbert空間的特點,利用核函數(shù)技術(shù)將線性的分類相關(guān)分析算法拓展至高維的重建核Hilbert空間,此即非線性分類相關(guān)分析(nonlinear classification correlative analysis,NLCCA)算法。最后,將NLCCA與線性支持向量分類...
    Least squares support vector machine (LSSVM) is a kernel learning machine which obeys structural risk minimization (SRM) during training. LSSVM has been widely used in chemistry and chemical process modeling recently. In this paper, several new algorithms were proposed to solve the problems of dimension reduction technologies, selection of optimal hyper parameters and sparseness of LSSVM modeling. These new algorithms were applied to complex chemical pattern classification, process modeling with sample of s...

文獻名稱 最小二乘支持向量機的改進及其在化學(xué)化工中的應(yīng)用

Article Name
英文(英語)翻譯 Improved Least Squares Support Vector Machine and Its Application in Chemistry and Chemical Engineering;

作者 陶少輝; 導(dǎo)師:陳德釗; 胡望明;

Author

作者單位
Author Agencies 浙江大學(xué);

文獻出處
Article From 中國科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 最小二乘支持向量機; 經(jīng)驗建模; 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則; 核函數(shù); 優(yōu)選超參數(shù); 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 稀疏化; 非線性建模; 混合模型; 重建核Hilbert城空間; 奇異值分解;

Keywords least squares support vector machine;empirical modeling;structural risk minimization rule;kernel function;optimal hyper parameters;artificial neural network;sparse;modeling;hybrid model;Reproducing ke

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  本文關(guān)鍵詞:最小二乘支持向量機的改進及其在化學(xué)化工中的應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:174656

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