| 基于高斯过程和支持向量机的软测量建模比较及应用研究 |
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| 引用本文： | 熊志化,黄国宏,邵惠鹤. 基于高斯过程和支持向量机的软测量建模比较及应用研究[J]. 信息与控制, 2004, 33(6): 754-757 |
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| 作者姓名： | 熊志化 黄国宏 邵惠鹤 |
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| 作者单位： | 上海交通大学自动化研究所,上海,200030 |
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| 基金项目： | 国家 8 63计划重点资助项目 (2 0 0 2AA412 0 10 ) |
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| 摘 要： | 给出了基于高斯过程和支持向量机的软测量建模方法 ,在不牺牲性能的条件下 ,高斯过程与支持向量机相比 ,是一种有着概率意义的核学习机 ,同时它更容易实现 ,理论分析和仿真研究表明了高斯过程在软测量建模中的优越性
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| 关 键 词： | 高斯过程 支持向量机 软测量 建模 |
| 文章编号： | 1002-0411(2004)06-0754-04 |
Comparison and Application Research on Soft Sensor Modeling Based on Gaussian Processes and Support Vector Machines |
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| XIONG Zhi-hua,HUANG Guo-hong,SHAO Hui-he. Comparison and Application Research on Soft Sensor Modeling Based on Gaussian Processes and Support Vector Machines[J]. Information and Control, 2004, 33(6): 754-757 |
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| Authors: | XIONG Zhi-hua HUANG Guo-hong SHAO Hui-he |
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| Abstract: | The comparison between Gaussian processes(GP) and s upport vector machines (SVM)is presented. Theoretical analysis and simulation ex periment show that GP-based soft sensor is a probabilistic kernel machine and m oderately simple to implement and use without loss of performance compared with SVM, which lays solid base for advanced control system. |
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| Keywords: | Gaussian process support vector machine soft sensor modeling |
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