自动化技术与应用
自動化技術與應用
자동화기술여응용
TECHNIQUES OF AUTOMATION AND APPLICATIONS
2010年
10期
4-6,18
,共4页
序列最小优化(SMO)%灰色关联分析%氧量%软测量
序列最小優化(SMO)%灰色關聯分析%氧量%軟測量
서렬최소우화(SMO)%회색관련분석%양량%연측량
介绍了适宜支持向量机处理大规模数据同归问题的序列最小优化(SMO)学习算法,针对SVR进行二次规划处理大规模数据时计算复杂度高和学习机参数选择方法复杂的问题,从算法结构和参数选择两个方面对SMO算法进行了改进,使运算速度和建模效率得到了进一步提高.结合灰色理论进行辅助变量选取,并应用改进的SMO算法建立了火电厂烟气含氧量软仪表,通过电厂的实测历史数据仿真表明,改进的算法较传统的SMO算法在计算速度和性能上有较大提高,建立的软仪表模型具有更高的精度,能满足应用要求.
介紹瞭適宜支持嚮量機處理大規模數據同歸問題的序列最小優化(SMO)學習算法,針對SVR進行二次規劃處理大規模數據時計算複雜度高和學習機參數選擇方法複雜的問題,從算法結構和參數選擇兩箇方麵對SMO算法進行瞭改進,使運算速度和建模效率得到瞭進一步提高.結閤灰色理論進行輔助變量選取,併應用改進的SMO算法建立瞭火電廠煙氣含氧量軟儀錶,通過電廠的實測歷史數據倣真錶明,改進的算法較傳統的SMO算法在計算速度和性能上有較大提高,建立的軟儀錶模型具有更高的精度,能滿足應用要求.
개소료괄의지지향량궤처리대규모수거동귀문제적서렬최소우화(SMO)학습산법,침대SVR진행이차규화처리대규모수거시계산복잡도고화학습궤삼수선택방법복잡적문제,종산법결구화삼수선택량개방면대SMO산법진행료개진,사운산속도화건모효솔득도료진일보제고.결합회색이론진행보조변량선취,병응용개진적SMO산법건립료화전엄연기함양량연의표,통과전엄적실측역사수거방진표명,개진적산법교전통적SMO산법재계산속도화성능상유교대제고,건립적연의표모형구유경고적정도,능만족응용요구.
