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基于SVM的生物离心机工艺参数优化研究
文献摘要：
为提高透析器离心机工艺参数精度,提出基于SVM的生物离心机工艺参数优化方法.通过高斯核函数RBF改进PSO-SVM算法,主要从核函数中心计算、核函数宽度计算和PSO算法优化SVM函数三个方面进行改进,由此取得RBF-PSO-SVM方法,通过该改进算法得到最优工艺参数,实现生物离心机工艺参数优化建模.结果表明,本算法预测误差和预测相对误差最高仅为0.2和0.05,均低于SVM算法、PSO-SVM和GSO-SVM三种算法,说明采用本算法的预测精度更高,可加快SVM算法计算速度,实现快速收敛和全局最优,更适用于离心机工艺参数优化和模型构建.
文献关键词：
离心机;工艺优化;SVM算法;PSO;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
窦敏娜;王晓霞
作者机构：
咸阳职业技术学院,陕西咸阳712000
文献出处：
引用格式：
[1]窦敏娜;王晓霞-.基于SVM的生物离心机工艺参数优化研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(07):67-73
A类：
B类：
离心机,机工,工艺参数优化,透析器,高斯核函数,RBF,PSO,心计,宽度计算,算法优化,改进算法,最优工艺参数,优化建模,算法预测,预测误差,GSO,算法计算,计算速度,快速收敛,全局最优
AB值：
0.284732
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