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柴毅
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期刊论文
基于支持向量机的故障过程趋势预测研究
系统仿真学报，2002，11（11）：1548-1551，-0001，（）：
摘要/描述
提出了运用SVM机器学习方法进行故障过程趋势预测的方法，并设计了一个实用的SVM回归算法对“TennesseeEastman”工厂的实际数据进行仿真研究。结果表明，用SVM方法进行故障过程趋势预测，具有较强的抗噪能力，在样本量有限情况下，采用e-不敏感损失函数得到的回归结果具有较高的实用价值。通过大量实验，给出了e取值不同对估计结果的影响的一个具体实验结果，分析了e取值对支持向量数目的控制作用。
【免责声明】以下全部内容由[柴毅]上传于[2009年05月22日 14时49分55秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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