多分辨率小波支持向量机在化工数据建模中的应用

摘要：

为解决化工领域数据建模小样本、不适定性等问题,基于支持向量机核方法和小波多分辨率理论,提出一种多分辨率小波核支持向量机的机器学习方法.将该方法应用于丙烯腈聚合反应过程质量指标软测量混合建模中,仿真结果表明,该方法与RBF核支持向量机和神经网络相比,具有更高的精度和更好的泛化能力.

关键词： 多分辨率理论 小波核函数 支持向量机 泛化能力 机器学习 化工过程 数学模型

作者: 周林成 杨慧中

作者单位: 江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007中国控制与决策学术年会

会议地点: 无锡

会议语种:中文

页码: 289-292

在线出版日期: 2007-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）