文献类型：期刊文章

作　　者：满春涛[1] 刘博[1] 曹永成[1]

MAN Chun-tao;LIU Bo;CAO Yong-cheng(School of Automation,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China)

机构地区：[1]哈尔滨理工大学自动化学院

出　　处：《哈尔滨理工大学学报》

基　　金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521092)

年　　份：2019

卷　　号：24

期　　号：3

起止页码：87-92

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法。通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统。仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化。

关 键 词：粒子群优化算法 遗传算法 支持向量机 青霉素发酵

分 类 号：TP183]