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国家杰出青年科学基金(20606022)

作品数：1 被引量：1H指数：1
相关作者：谢刚谢克明韩晓明韩晓霞更多>>
相关机构：太原理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多相催化剂
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇非线性
  • 1篇碳
  • 1篇催化
  • 1篇催化剂
  • 1篇AC

机构

  • 1篇太原理工大学

作者

  • 1篇韩晓霞
  • 1篇韩晓明
  • 1篇谢克明
  • 1篇谢刚

传媒

  • 1篇电子设计工程

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
ACPSO-SVR结合的非线性建模预测算法研究被引量：1
2012年
提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取,在超参数取值范围变化较大的情况下,效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试,实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力,对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用,在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型,以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
韩晓霞谢刚韩晓明谢克明
关键词：支持向量机
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