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基于支持向量机的蒸煮过程卡伯值软测量

张健  李艳  朱学峰  黄道平  史步海  
【摘要】:卡伯值是制浆蒸煮过程表征纸浆质量的一个重要质量指标 ,卡伯值软测量是实现蒸煮过程质量控制的重要途径。支持向量机是一种新型的机器学习方法。该方法采用了结构风险最小化原则 ,与传统机器学习方法相比 ,在最小化学习误差的同时可以保证有较小的泛化误差。将支持向量机应用于制浆蒸煮过程卡伯值的软测量建模 ,取得了比经验模型更好的预测效果。

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