文献类型：期刊文章

作　　者：冯瑞[1] 宋春林[2] 张艳珠[3] 邵惠鹤[1]

机构地区：[1]上海交通大学自动化系,上海200030 [2]东北大学信息工程学院,沈阳110004 [3]沈阳工业学院信息工程系,沈阳110015

出　　处：《上海交通大学学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)项目(2001AA413130)

年　　份：2003

卷　　号：37

期　　号：z1

起止页码：122-125

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力.

关 键 词：支持向量机 软测量 RBF神经网络 建模  

分 类 号：TP274]