|
|||||
|
|
| 基于支持向量机的高炉铁水硅含量多类别分类 | |
| 引用本文： | 渐令,龚淑华,王义康.基于支持向量机的高炉铁水硅含量多类别分类[J].浙江大学学报(理学版),2007,34(3):282-285. |
| 作者姓名： | 渐令 龚淑华 王义康 |
| 作者单位： | 1. 中国石油大学,数学与计算科学学院,山东,东营,257061;浙江大学,数学系,浙江,杭州,310027 2. 浙江大学,数学系,浙江,杭州,310027 3. 中国计量学院,理学院,浙江,杭州,310018 |
| 摘 要： | 支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法，本文介绍了非线性软间隔分类机、最小二乘分类机和加权最小二乘分类机的算法．以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例．使用C均值算法对Si]做聚类分析将其分成5类，改进Mary分类方法实现对铁水硅质量分数Si]的多类别分类．并对各分类机的性能作出评价． |
| 关 键 词： | 支持向量机 分类器 高炉铁水硅含量 聚类 交叉验证 |
| 文章编号： | 1008-9497（2007）03-282-04 |
| 修稿时间： | 2005-09-06 |
Classifier of silicon content in hot metal based on support vector machines |
|
| JIAN Ling,GONG Shu-hua,WANG Yi-kang.Classifier of silicon content in hot metal based on support vector machines[J].Journal of Zhejiang University(Sciences Edition),2007,34(3):282-285. | |
| Authors: | JIAN Ling GONG Shu-hua WANG Yi-kang |
| Institution: | 1. College of Mathematics and Computational Science. China University of Petroleum, Dongying 257061, China; 2. Department of Mathematics, Zhejiang University. Hangzhou 310027, China ; 3. Department of Mathematics , China Jiliang University, Hangzhou 310018, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | SVM classifiers silicon content in motel iron clustering cross validation |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《浙江大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《浙江大学学报(理学版)》下载免费的PDF全文 | |