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一种基于支持向量机增量学习的软测量建模方法

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摘要

针对软测量模型在现场的失效问题,提出一种基于支持向量增量学习的软测量建模方法,将增量样本中违背Karush-Kuhn-Tucker条件的样本引入到工作样本集中,同时将非支持向量中到特征空间超球球心距离较小的样本剔除出工作样本集.并将提出的方法用于对二甲苯吸附分离过程中产品纯度的预测中.

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来源
《化工自动化及仪表》 |2005年第3期|22-24|共3页
作者
张英; 苏宏业; 褚健;
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作者单位

浙江大学,先进控制研究所,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027;

浙江大学,先进控制研究所,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027;

浙江大学,先进控制研究所,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027;

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正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
支持向量机; 数据域描述; 增量学习; 软测量; 对二甲苯;

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