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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

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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.

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来源
《上海交通大学学报》 |2003年第z1期|122-125|共4页
作者
冯瑞; 宋春林; 张艳珠; 邵惠鹤;
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作者单位

上海交通大学自动化系;

东北大学信息工程学院;

沈阳工业学院信息工程系;

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正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
支持向量机; 软测量; RBF神经网络; 建模;

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