基于支持向量機的溫度控制系統(tǒng)研究.pdf

1、溫度的測量和控制在工業(yè)生產(chǎn)中有廣泛的應(yīng)用，尤其在石油、化工、電力、冶金等工業(yè)領(lǐng)域中，對溫度的測量和監(jiān)控是非常重要的一個環(huán)節(jié)，溫度參數(shù)是工業(yè)控制中的一項重要的指標(biāo)。
　　 產(chǎn)品質(zhì)量控制是所有控制的核心，為實現(xiàn)良好的質(zhì)量控制，必須及時獲得產(chǎn)品質(zhì)量或與產(chǎn)品質(zhì)量密切相關(guān)的重要過程變量的信息。但在許多實際生產(chǎn)過程中，對系統(tǒng)機理和數(shù)學(xué)模型知之甚少的工程技術(shù)人員，通過觀察和經(jīng)驗總結(jié)仍然對系統(tǒng)進行良好的手動控制。因此，采用機器學(xué)習(xí)的方法來模擬人

2、類的這種行為是一種有效的技術(shù)方法。
　　 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論作為機器學(xué)習(xí)一個分支，由于其優(yōu)異的特性及應(yīng)用前景受到越來越多的關(guān)注。支持向量機（SVM）衍生于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，能夠在最小化訓(xùn)練誤差和模型復(fù)雜度之間找到最佳平衡點，是一種比較經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)方法。由于秉承了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的主要思想（如結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化、VC維），支持向量機可以在有限樣本下得到全局最優(yōu)，從而避免局部最優(yōu)問題。
　　 與采用線性或非線性規(guī)劃方法的其它支持向量機算法相