基于PSO-LSSVM的水松纸透气度软测量

摘要：

针对打孔水松纸透气度检测问题,考虑到样本数据较少,相关性较强等因素,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)关键参数的软测量模型(PSO-LSSVM),用于拟合孔面积与水松纸透气度之间的关系,从而实现对水松纸透气度的检测.基于实际生产数据的仿真实验和算法比较验证了PSO-LSSVM的有效性.

关键词：软测量、粒子群优化算法、最小二乘支持向量机、水松纸透气度

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60904081;云南省应用基础研究计划面上项目2015FB136;云南省中青年学术和技术带头人后备人才资助项目2012HB011;昆明理工大学学科方向建设资助项目14078212

在线出版日期：2016-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：177-182