会议专题

支持向量机算法在化工优化和故障诊断中的应用

根据新发展的统计学习理论和支持向量机算法的原理,提出了称为”大间隔搜索”的工业优化建模新算法,应用于石油化工行业的重芳烃加工优化,钢铁行业的镀锡钢板质量优化,有色冶金行业的铝电解槽寿命的计算机预报,汽车生产中的化学热处理和电镀的故障排除以及化工物性数据预报等方面,均取得较好的效果.这表明支持向量机算法在工业优化和故障诊断方面有一定的实用价值.对数据较少,影响因子复杂的课题尤其有效.

化工优化 故障诊断 支持向量机算法 大间隔搜索

陈念贻 陆文聪 包新华 杨善升 纪晓波 董宁

上海大学化学系计算机化学研究室(上海)

国内会议

第九届全国化学工艺年会

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1171-1175

2005-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)