邵信光

作品数：3被引量：134H指数：2
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供职机构：江南大学通信与控制工程学院控制科学与工程研究中心更多>>
发文主题：聚丙烯腈软测量支持向量回归化工数据建模更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《东南大学学报（自然科学版）》《控制理论与应用》《控制工程》更多>>
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基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择及其应用被引量：128
《控制理论与应用》2006年第5期740-743,748,共5页邵信光 杨慧中 陈刚 
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2002AA412120).
参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标．粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法．通过仿真例子验证该...
关键词：支持向量机 参数选择 粒子群优化 聚丙烯腈 软测量 
基于正交法的神经网络结构研究和应用
《控制工程》2004年第S2期58-60,共3页邵信光 杨慧中 
总结了正交法的应用研究,提出用正交化方法来确定前馈神经网络的结构,包括隐层数、节点数以及网络训练步数。并将谈网络用于描述聚丙烯腈生产过程软洲量混合模型的中间参数k1,k2,k3,P与现场操作条件的非线性关系,从而实现质量指标的在...
关键词：丙烯腈 聚合 神经网络 正交化 
ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用被引量：6
《东南大学学报（自然科学版）》2004年第B11期215-218,共4页邵信光 杨慧中 石晨曦 
国家高技术研究发展计划 (863计划 )资助项目 (2 0 0 2AA412 12 0 ) .
针对化工领域数据建模小样本、不适定性等问题 ,提出了一种用ε不敏感支持向量回归 (ε SVR)方法进行实际过程建模的想法 ,以解决人工神经网络等方法在数据建模中的“过拟合”、泛化性差等问题 .在分析ε SVR特性的基础上 ,用一个非线...
关键词：ε不敏感支持向量回归 聚丙烯腈 软测量 数据建模 
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