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基于多支持向量机模型和优化控制器的板形、板厚控制 已有1人参与
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支持向量机是即神经网络后的研究热门方向，基于机器语言学习，统计学基础，学过单纯行法线性规划的同学，可以尝试用支持向量机来解决问题。结合模糊理论和粒子群优化参数，很好的方向。 控制与决策期刊，国家自然科学基金项目。 论文摘要：针对带钢热连轧过程中互相耦合的板形、板厚控制问题, 提出一种综合控制策略. 首先, 在输入空间划分的基础上建立包含多个子模型的多支持向量机模型, 并通过主元分析方法实现模型输出的综合; 然后, 利用建立起来的模型设计优化控制器, 对板形、板厚进行综合控制. 计算机仿真和现场实验结果均表明了所提出的基于多支持向量机模型的综合控制策略能同时有效地减小板形、板厚偏差. |
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本内容由用户自主发布，如果其内容涉及到知识产权问题，其责任在于用户本人，如对版权有异议，请联系邮箱：xiaomuchong@tal.com - 附件 1 : 基于多支持向量机模型和优化控制器的板形板厚控制.pdf
2012-05-04 16:56:51, 384.4 K
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