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| 基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究 | |
| 引用本文： | 冯瑞,宋春林,张艳珠,邵惠鹤.基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究[J].上海交通大学学报,2003,37(Z1):122-125. |
| 作者姓名： | 冯瑞 宋春林 张艳珠 邵惠鹤 |
| 作者单位： | 1. 上海交通大学,自动化系,上海,200030 2. 东北大学,信息工程学院,沈阳,110004 3. 沈阳工业学院,信息工程系,沈阳,110015 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863)项目(2001 AA413130) |
| 摘 要： | 给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力. |
| 关 键 词： | 支持向量机 软测量 RBF神经网络 建模 |
| 文章编号： | 1006-2467(2003)S1-0122-04 |
| 修稿时间： | 2002年10月15 |
Comparative Study of Soft Sensor Models Based on Support Vector Machines and RBF Neural Networks |
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