第二十六讲 支持向量机(SVM)简介及DPS应用操作

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

	作者：徐静安 ; 吴芳 中文刊名：SHHG 英文刊名：Shanghai Chemical Industry 出版日期：2018-06-15 出版单位：上海化工 年：2018 期：v.43 语种：中文; 页：SHHG201806009 页数：7 CN：06 ISSN：31-1487/TQ 分类号：14-20

摘要

<正>2014年11月上海化工研究院化机所组织学术报告会,在彭东辉副总征集的论文集初稿中读到"难过滤物料过滤过程的理论研究与实践"。在实验数据处理部分采用比较前沿的数据驱动算法之一的支持向量机(SVM)算法对实验数据进行非线性求解,预测一定过滤条件下的滤饼过滤性能。笔者曾带教2009级学术硕士陈玉岩,该同学学习能力较强,探索应用人工神经网络及遗传算法技术,"倒逼"导师学习,教学相长。由此我恶补了几本
        

引文