计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (12): 207-209.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.062
王新华,桂卫华,王雅琳,阳春华
收稿日期:
2008-10-17
修回日期:
2008-12-24
出版日期:
2010-04-21
发布日期:
2010-04-21
通讯作者:
王新华
WANG Xin-hua,GUI Wei-hua,WANG Ya-lin,YANG Chun-hua
Received:
2008-10-17
Revised:
2008-12-24
Online:
2010-04-21
Published:
2010-04-21
Contact:
WANG Xin-hua
摘要: 选矿厂磨矿粒度是影响精矿品位和回收率的重要因素。针对目前无法对磨矿粒度进行实时有效检测问题,提出了一种基于支持向量机的磨矿粒度预测模型。通过对现有支持向量机建模方法分析比较,选择了新型的混合核支持向量机作为预测模型的建模工具,同时为了解决有效选择混合核参数问题,提出利用遗传算法对模型结构参数进行优化。仿真结果表明,用该方法建立的磨矿粒度预测模型优于基于RBF核支持向量机建立的该预测模型,其具有较好的逼近性能和泛化性能及更高的预测精度。
中图分类号:
王新华,桂卫华,王雅琳,阳春华. 混合核函数支持向量机的磨矿粒度预测模型[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(12): 207-209.
WANG Xin-hua,GUI Wei-hua,WANG Ya-lin,YANG Chun-hua. Prediction modeling for particle size of grinding circuit of mixture kernels SVM[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(12): 207-209.
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