基于支持向量机的高炉铁水硅含量多类别分类

来源 :浙江大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong556

【摘要】

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支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法，本文介绍了非线性软间隔分类机、最小二乘分类机和加权最小二乘分类机的算法．以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应

【作者】

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渐令龚淑华王义康

【机构】

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中国石油大学数学与计算科学学院,浙江大学数学系,中国计量学院理学院

【出处】

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浙江大学学报(理学版)

【发表日期】

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2007年3期

【关键词】

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支持向量机分类器高炉铁水硅含量聚类交叉验证 SVM classifiers silicon content in motel iron clust

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支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法，本文介绍了非线性软间隔分类机、最小二乘分类机和加权最小二乘分类机的算法．以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例．使用C均值算法对[Si]做聚类分析将其分成5类，改进Mary分类方法实现对铁水硅质量分数[Si]的多类别分类．并对各分类机的性能作出评价．

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