基于支持向量机的软测量技术及其应用

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基于支持向量机的软测量技术及其应用

更新时间：2025-09-11

- 基于支持向量机的软测量技术及其应用
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2005年第8期页码：77-79
- 作者机构：
  
  宜宾学院化学化工系,四川,宜宾,644007
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  四川省教育厅青年基金资助项目(2004B024)
- DOI：10.13873/j.1000-97872005.08.028
  中图分类号： TP274.4
- 纸质出版：2005
- 稿件说明：
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谭超. 基于支持向量机的软测量技术及其应用[J]. 传感器与微系统, 2005,(8):77-79.
谭超. 基于支持向量机的软测量技术及其应用[J]. 传感器与微系统, 2005,(8):77-79. DOI： 10.13873/j.1000-97872005.08.028.

DOI：

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理

具有很好推广性能的学习算法。讨论了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量数据建模原理和方法

并将其应用在汽车排放的氮氧化合物NOX软测量中。通过与基于神经网络的软测量方法进行比较

结果显示出SVM的明显的优势

特别是对小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模

提供了一种有效的途径。

熊志化,邵惠鹤,张卫庆.基于支持向量机的火电厂烟气含氧量软测量[J].测控技术,2004(08).

李颖新,朱云华,阮晓钢.基于支持向量机的肿瘤亚型识别[J].计算机工程与应用,2004(17).

周育才,刘志强,李和清.基于神经网络软测量技术的发动机排放测试[J].公路与汽运,2003(06).

张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000(01).

J.A.K. Suykens,J. Vandewalle.Least Squares Support Vector Machine Classifiers.[J].Neural Processing Letters,1999(3).

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