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基于改进支持向量机的作物叶水势软测量建模
被引量:
3
1
作者
顾幸生
潘晔
卢胜利
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1669-1674,共6页
在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势...
在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势软测量模型.仿真结果表明,该方法比基本LS-SVM和PSO-LS-SVM模型具有更高的精度,能够很好地预测作物叶水势信息.
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关键词
作物叶水势
软测量
最小二乘支持向量机
粒子群
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职称材料
题名
基于改进支持向量机的作物叶水势软测量建模
被引量:
3
1
作者
顾幸生
潘晔
卢胜利
机构
华东理工大学自动化研究所
天津工程师范学院自动化工程系
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1669-1674,共6页
基金
上海市基础研究重点资助项目(08JC1408200)
国家自然科学基金资助项目(60772167)
国家"八六三"高技术研究发展计划资助项目(2009AA04Z141)
文摘
在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势软测量模型.仿真结果表明,该方法比基本LS-SVM和PSO-LS-SVM模型具有更高的精度,能够很好地预测作物叶水势信息.
关键词
作物叶水势
软测量
最小二乘支持向量机
粒子群
Keywords
leaf water potential
soft sensing
least square support vector machine(LS-SVM)
particle swarm optimization(PSO)
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进支持向量机的作物叶水势软测量建模
顾幸生
潘晔
卢胜利
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
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职称材料
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