基于LS-SVM的稀土萃取组分含量软测量

摘要：

为了解决稀土萃取分离过程元素组分含量在线检测的难题, 提出了稀土萃取过程组分含量的一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)软测量方法. 利用量子粒子群算法来优化LS-SVM的参数及核函数参数. 仿真结果表明, 所提出的软测量方法是有效的, 比已有的神经网络软测量方法能更好的实现稀土萃取过程中元素组分含量的在线估计.

关键词：稀土萃取、软测量、最小二乘支持向量机、量子粒子群优化

所属期刊栏目：27

分类号：TQ330.4;TP278;O231.2

资助基金：江苏省自然科学基金项目 BK2007210

在线出版日期：2009-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：132-136