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Ncut聚类与增量支持向量机的SMB智能建模
被引量：
2
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作者
姜晖
肖迪
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1891-1895,共5页
针对当前SMB(simulated moving bed)难以实时在线测得输出组分纯度的现状,结合Ncut(normalized cut)聚类及增量学习支持向量机的方法建立达到周期性稳定状态时系统的智能模型。采用Ncut方法对离线采集的数据样本进行聚类,得到样本的聚...
针对当前SMB(simulated moving bed)难以实时在线测得输出组分纯度的现状,结合Ncut(normalized cut)聚类及增量学习支持向量机的方法建立达到周期性稳定状态时系统的智能模型。采用Ncut方法对离线采集的数据样本进行聚类,得到样本的聚类结果;将聚类后的样本数据按反复记忆增强机制输入向量机进行增强-增量学习训练;将原始测试样本输入到训练好的模型中进行检验。检验结果表明,采用该模型可以获得更好的模型适应度和检验精度,仿真结果验证了该方法的有效性。
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关键词
模拟移动床
最优划分准则
聚类
增量学习
支持向量机
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职称材料
题名
Ncut聚类与增量支持向量机的SMB智能建模
被引量：
2
1
作者
姜晖
肖迪
机构
南京工业大学自动化与电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1891-1895,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61308066)
文摘
针对当前SMB(simulated moving bed)难以实时在线测得输出组分纯度的现状,结合Ncut(normalized cut)聚类及增量学习支持向量机的方法建立达到周期性稳定状态时系统的智能模型。采用Ncut方法对离线采集的数据样本进行聚类,得到样本的聚类结果;将聚类后的样本数据按反复记忆增强机制输入向量机进行增强-增量学习训练;将原始测试样本输入到训练好的模型中进行检验。检验结果表明,采用该模型可以获得更好的模型适应度和检验精度,仿真结果验证了该方法的有效性。
关键词
模拟移动床
最优划分准则
聚类
增量学习
支持向量机
Keywords
simulated moving bed
normalized cut
clustering
incremental learning
support vector machine
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Ncut聚类与增量支持向量机的SMB智能建模
姜晖
肖迪
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
2
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