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基于进化算法优化的混合核极限学习机建模被引量：6: 2013年; 基于核方法的软测量模型的核类型、核参数及学习参数影响模型泛化性能,而且核类型和核参数还与建模数据相关,难以有效选择;常用的基于支持向量机(SVM)的建模算法虽然泛化性好,除了模型的学习参数难以选择外,其学习速度较慢。为解决这些问题,提出了基于进化算法优化的混合核极限学习机建模方法。该方法选用具有较快学习速度和较好泛化性能的核极限学习机(KELM)算法建立软测量模型,其核函数则采用具有局部和全局特性的径向基(RBF)核函数和多项式核函数加权得到的混合核函数。软测量模型的相关参数,即混合核的权系数、核参数及和KLELM模型的惩罚参数通过进化算法同时优化选择。最后采用基于近红外谱(NIR)数据建立的软测量模型验证了所提方法的有效性。; 张德全魏忠军汤健赵立杰; 关键词：软测量混合核函数进化算法

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张德全