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[学位论文] 作者：王闻侠,
来源： 年份：2008
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论方法是目前国内外学术界的研究热点之一,它能够研究在小样本条件下的统计规律,并且具有泛化能力强、所求解为全局最优等优点,非常适合非线性过程建模。目前,其理论研究和实际应用都处于飞速发展的阶段。由于发酵过程......
[期刊论文] 作者：王闻侠,潘丰,,
来源：自动化与仪表 年份：2008
针对非线性、时变的发酵过程,提出一种递推式模糊最小二乘支持向量机建模方法。将最小二乘支持向量机和模糊思想融合起来,并采用递推式算法简化运算,仿真表明,建立的模型具有...
[期刊论文] 作者：王闻侠,潘丰,
来源：中国科技论文在线 年份：2008
青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二...
[期刊论文] 作者：于振亚,王闻侠,潘丰,,
来源：微计算机信息 年份：2007
支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理（SRM）的学习算法,也是一种具有很好的泛化性能的回归方法.针对青霉素发酵过程中的菌体浓度进行软测量建模,提出了一种新的基于距离......
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