文献类型：期刊文章

作　　者：邵信光[1] 杨慧中[1] 陈刚[1]

机构地区：[1]江南大学控制科学与工程研究中心,江苏无锡214122

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2002AA412120).

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：5

起止页码：740-743

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标．粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法．通过仿真例子验证该方法的有效性后,用其建立了聚丙烯腈生产过程中数均分子量的软测量模型,结果表明该方法有效．

关 键 词：支持向量机 参数选择 粒子群优化 聚丙烯腈 软测量

分 类 号：TP18]