【摘 要】
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本文在介绍了颗粒粒度测量方法及软测量的研究现状的基础上,针对颗粒粒度在线测量存在的一系列的问题,提出了基于改进最小二乘支持向量回归机的软测量方法,本文研究的内容主
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本文在介绍了颗粒粒度测量方法及软测量的研究现状的基础上,针对颗粒粒度在线测量存在的一系列的问题,提出了基于改进最小二乘支持向量回归机的软测量方法,本文研究的内容主要包括：1、介绍了标准粒子群算法,重点研究了对标准粒子群算法的改进。粒子群算法改进从两个方面进行,一方面是将平均最优位置引入到速度公式中,另一方面对平均最优位置引入小波变异,实验结果表明改进后的粒子群算法搜索精度和寻优能力都有提高。此外,分析介绍了量子粒子群算法,并提出基于小波变异的量子粒子群算法,通过测试函数实验表明,引入小波变异的量子粒子群的性能有很大提高。2、介绍了支持向量回归机算法,重点研究了最小二乘支持向量回归机,并将混合核函数引入到最小二乘支持向量回归机中。研究了支持向量回归机模型参数对支持向量回归机性能的影响,重点研究了基于改进量子粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的方法。将提出的改进量子粒子群优化最小二乘支持向量回归机参数的方法进行非线性函数验证以及对两组数据集进行验证,实验结果效果较好。3、将提出的改进的支持向量回归机算法应用于实际生产过程的铝带坯晶粒度软测量建模中。结果表明,本文提出的基于改进量子粒子群的最小二乘支持向量机的颗粒粒度软测量预测精度较高,具有更好的模型优化效果,说明了本文提出的建模方法的可行性和优越性。
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