基于支持向量机的污水状态识别  

Recognition of Waste Water Class Based on Support Vector Machine

作　　者：张永利[1] 朱艳伟[2] 

机构地区：[1]河北理工大学轻工学院,河北唐山063000 [2]唐山师范学院数学与信息科学系,河北唐山063000

出　　处：《唐山师范学院学报》2011年第2期30-32,共3页Journal of Tangshan Normal University

基　　金：河北理工大学轻工学院科学研究基金资助(QD201007);唐山师范学院发展基金(06D02)

摘　　要：考虑将支持向量机的思想应用于信息融合,提出基于支持向量机的信息融合的方法,并将这种方法应用于城市污水处理厂的数据处理。同时使用神经网络的信息融合方法与其相比较,实验的结果表明,基于支持向量机的信息融合的方法在对城市污水处理厂的这类数据的模式识别中,有着较好的分类预测能力。The ideology of support vector machine can be applied to information fusion.The method using this ideology to deal with information was proposed,and this method has been applied to the city sewage treatment plant data processing.The abtained results were compared with that of by neural network.The experimental results indicate that there is better ability of class prediction when support vector machines method was used.

关 键 词：支持向量机 信息融合 神经网络 污水处理 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]