文献类型：期刊文章

作　　者：陈念贻[1] 陆文聪[1] 陆治荣[2]

机构地区：[1]上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海200436 [2]思华数据处理技术有限公司,宁波315040

出　　处：《计算机与应用化学》

年　　份：2002

卷　　号：19

期　　号：6

起止页码：677-682

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：化工、炼油、冶金等制造业生产过程、新产品研制,以及经营管理的优化能给企业带来巨大的经济效益。优化成功的前提是需要建立能预报优化控制条件的数学模型。用机器学习技术从已有的数据中抽提出有用信息,是建立有效数学模型的关键。本文回顾了优化建模技术及其理论基础的几个发展阶段,指出从线性建模到非线性建模,从追求经验风险极小化到追求实际风险极小化,从采用单一算法到建立多种算法相结合的信息处理平台,从单纯根据古典统计数学到参照新发展的统计学习理论,使优化建模技术由粗到精,由低级到高级,在生产过程、新产品研制和经营管理的优化中发挥更大作用。

关 键 词：优化建模技术  机器学习理论 发展  过拟合 数学模型 模拟识别优化算法  支持向量机算法 智能控制

分 类 号：TP183] TP301.6]