控制与决策
控製與決策
공제여결책
CONTROL AND DECISION
2004年
5期
573-576
,共4页
支持向量机%粗糙集%分类精度%污水处理过程
支持嚮量機%粗糙集%分類精度%汙水處理過程
지지향량궤%조조집%분류정도%오수처리과정
提出一种基于粗糙集理论和支持向量机理论的粗SVM分类方法.该方法采用粗糙集属性约简方法以减少属性个数,且在属性约简过程中选出几组合适的属性集组成新的属性集,使模型具有一定的抗信息丢失能力,同时充分利用SVM的良好推广性能,提高了预测分类精度.对城市污水处理厂运行状态的实验结果表明了该方法的优越性.
提齣一種基于粗糙集理論和支持嚮量機理論的粗SVM分類方法.該方法採用粗糙集屬性約簡方法以減少屬性箇數,且在屬性約簡過程中選齣幾組閤適的屬性集組成新的屬性集,使模型具有一定的抗信息丟失能力,同時充分利用SVM的良好推廣性能,提高瞭預測分類精度.對城市汙水處理廠運行狀態的實驗結果錶明瞭該方法的優越性.
제출일충기우조조집이론화지지향량궤이론적조SVM분류방법.해방법채용조조집속성약간방법이감소속성개수,차재속성약간과정중선출궤조합괄적속성집조성신적속성집,사모형구유일정적항신식주실능력,동시충분이용SVM적량호추엄성능,제고료예측분류정도.대성시오수처리엄운행상태적실험결과표명료해방법적우월성.
