基于模糊LS-SVM的净化过程钴离子浓度软测量

针对锌湿法冶炼净化过程的复杂性,提出一种基于模糊最小二乘支持向量机方法的净化过程钴离子浓度软测量模型。考虑到不同时期以及不同区域样本数据所起的作用不一样,提出一种综合模糊加权函数,有效提高了最小二乘支持向量机的性能。以净化过程生产数据进行实验验证分析,计算结果表明:模糊最小二乘方法性能优于传统最小二乘方法,模型具有精度高、泛化性能好等特点,钴离子浓度软测量结果满足现场工艺参数要求,可以作为过程信息用于净化过程的优化控制。

模糊LS-SVM在加速度传感器动态补偿中的应用

提出一种基于模糊LS-SVM传感器的非线性动态误差补偿器设计措施,在传感器与参考模型对输入激励响应的实测数据基础上,运用模糊LS-SVM回归算法构造补偿器,减小微硅加速度传感器因带宽有限引起的动态测量误差。既克服人工神经网络非线性动态补偿过程中易出现的局部极小问题,又减小在标准LS-SVM中一些非主要数据对模型精度的影响,在测试领域中有较好的应用前景。