青岛科技大学学报（自然科学版）
青島科技大學學報（自然科學版）
청도과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
5期
515-519
,共5页
软测量%多模型%自适应仿射传播聚类算法%最小二乘支持向量机
軟測量%多模型%自適應倣射傳播聚類算法%最小二乘支持嚮量機
연측량%다모형%자괄응방사전파취류산법%최소이승지지향량궤
考虑到工业生产数据具有按工作点聚类和迁移的特点,提出了一种基于自适应仿射传播聚类(adAP)的多最小二乘支持向量机(LSSVM)算法进行软测量建模.该方法用adAP算法对训练样本进行分类以找到最优的聚类结果,采用LSSVM算法对各类样本分别建立子模型,并根据当前工作点所属子类的模型进行预测输出.将该方法用于聚丙烯熔融指数的软测量建模,结果表明,与其他方法相比该方法具有更高的回归精度和良好的泛化能力.
攷慮到工業生產數據具有按工作點聚類和遷移的特點,提齣瞭一種基于自適應倣射傳播聚類(adAP)的多最小二乘支持嚮量機(LSSVM)算法進行軟測量建模.該方法用adAP算法對訓練樣本進行分類以找到最優的聚類結果,採用LSSVM算法對各類樣本分彆建立子模型,併根據噹前工作點所屬子類的模型進行預測輸齣.將該方法用于聚丙烯鎔融指數的軟測量建模,結果錶明,與其他方法相比該方法具有更高的迴歸精度和良好的汎化能力.
고필도공업생산수거구유안공작점취류화천이적특점,제출료일충기우자괄응방사전파취류(adAP)적다최소이승지지향량궤(LSSVM)산법진행연측량건모.해방법용adAP산법대훈련양본진행분류이조도최우적취류결과,채용LSSVM산법대각류양본분별건립자모형,병근거당전공작점소속자류적모형진행예측수출.장해방법용우취병희용융지수적연측량건모,결과표명,여기타방법상비해방법구유경고적회귀정도화량호적범화능력.
