| 基于支持向量机的高炉炉况诊断方法 |
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| 引用本文： | 曲飞,吴敏,曹卫华,何勇. 基于支持向量机的高炉炉况诊断方法[J]. 钢铁, 2007, 42(10): 17-19 |
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| 作者姓名： | 曲飞 吴敏 曹卫华 何勇 |
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| 作者单位： | 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) , 国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 现实中高炉炉况的征兆样本集是有限的,常规的基于经验风险最小化原则的方法的应用效果并不理想.支持向量机方法是针对小样本集分类问题提出的,具有很好的泛化能力,因此采用最小二乘法支持向量机进行高炉炉况诊断.通过仿真试验证实此方法具有很好的诊断效果.
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| 关 键 词： | 高炉炉况 炉况诊断 最小二乘法支持向量机 |
| 文章编号： | 0449-749X（2007）10-0017-03 |
| 修稿时间： | 2007-04-23 |
BF Status Diagnosis Approach Based on SVM |
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| QU Fei,WU Min,CAO Wei-hua,HE Yong. BF Status Diagnosis Approach Based on SVM[J]. Iron & Steel, 2007, 42(10): 17-19 |
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| Authors: | QU Fei WU Min CAO Wei-hua HE Yong |
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| Affiliation: | School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, Hunan, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | BF status status diagnosis LSSVM |
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