支持向量機在工業(yè)質(zhì)量檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、該文的一個目的是探討SVM在工業(yè)應(yīng)用中的可能性及有效性,該文選擇的主要應(yīng)用領(lǐng)域為推斷測量,用于水質(zhì)COD值的監(jiān)測和連續(xù)重整裝置中的參數(shù)檢測.在解決各個特定的工程問題時,該文又針對各自的特點,提出了相應(yīng)的改進算法以便于應(yīng)用.具體的內(nèi)容包括如下幾個方面:1.通過閱讀大量的中英文文獻,對統(tǒng)計學習理論、支持向量機的理論發(fā)展、基本概念和研究方向做了比較系統(tǒng)完整的闡述.同時對推斷測量這一應(yīng)用領(lǐng)域進行了簡單的介紹.2.首先分析了水質(zhì)檢測的背景和目前使

2、用常用技術(shù),在分析了常用技術(shù)的缺陷之后,提出了利用SVM進行水質(zhì)檢測的方法.3.將SVM運用于連續(xù)重整裝置中的參數(shù)預(yù)估問題,在簡要介紹及說明了工程應(yīng)用中存在的問題之后,如訓(xùn)練數(shù)據(jù)是小樣本,具有實時性的要求,而且在線應(yīng)用具有模型偏移的問題.為了消除模型偏移以及為應(yīng)對訓(xùn)練樣本較少的情況,將移動窗口法運用于推斷測量中,同時采用了最小二乘支持向量機遞推估計算法用于減少計算復(fù)雜度,以增加算法的實時性.另外,在上述遞推算法的基礎(chǔ)上,引入了訓(xùn)練樣本加