基于支持向量機(jī)的稀土萃取過(guò)程組分含量軟測(cè)量研究_第1頁(yè)
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1、華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于支持向量機(jī)的稀土萃取過(guò)程組分含量軟測(cè)量研究姓名：陸榮秀申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：交通信息工程及控制指導(dǎo)教師：楊輝20070609SOFrSENSORMETHODOFCOMPONENTCONTENTINRAREEARTHSEPARArIONPROCESSBASEDONSVMABSTRACTTherareearthseparationprocessbycountercurrcnta【打ac6∞ischaracter

2、izedofnonemptytimevariantpropertiesandseverelagIntheprocessofmonitoringandcontrollingtherareearthsepalationbycountercurrentextractiontheonlineinformationofcomponentcontentisinaccessibleAtpresenttheonlineexaminationmethod

3、sofrealizingthemre圮arthseparationprocessbycountcrcmTentextractionhavetheshortcomingsofhighinstallmentpri=andcomplexsuuctureandlowreliabilityofthesystemcontinuousrunninganddi伍celtymaintenanceandSOOILBecauseithasprecisionr

4、eliablationeconomyandtherapiddynamicresponseandothercharacterssoftsensormcghodturnsintoanewapproachtealizetheOnlineestimationofcomponentcontentButmodelingofsoftsensoristhecoreofsoftSensorrea[izafioiLThekeytealizesoftsens

5、oristobuildthesoftsensormodelofcomponentoontenLButSupportv“l(fā)ofm硝血in鶴(icSVM)istoseekbestco=promjscaccordingtothelimitedsampleinformationinbetweenthemodelcomplexityandlearningcapabilityobtainthebestgeneralizationabilityIth

6、asalreadyusedinthenonlinearsystemmodelingwidelyIt缸mappingtheactualproblemintoahighdimensionalfeaturespacethroughthenonlineartransformationinwhichanoptimalseparatinghyperplaneOr矗lncli∞r(nóng)egressionisdoneItscomplexityoftheari

7、thmetichasnothingtodowiththeSampledimensiOnItmayob(amovelallopli力aa]solutionandsolvethepartialminimmproblemwhichisunabletoavoidintheneuralnetworkmethodInorderto∞qlIiIctherealtimedataandoontrlbutetealtimedosedloopcontrolt

8、histhesisdevelopmentsthesoflseasorandtheresearchofapplicationandsimulationtoSVMinthe栩礬卜canhseparationbycountercurrentextractionTheprimarycontentsareasfollows：1AfternarratingthepIoc搬examinationandcontrolactualityofrareear

9、thseparationitproposeswiththeideaofestablishingthesoftsensormodelbased∞SVMinviewoftheproblemofrealizingtheoldineestimationofcomponentcontentandreviewstheprincipleandtheresearchactualityofSvMtechnologyZItdepictstheprocess

10、ofrxreeanhseparationthenanalysisesthefactorswhichinfluencethecomponentcontentthroughmedhanj岱analysisoftheprocessofrareeachseparatiom11地softS即lSOrmodelbasedonSVMisimplementedtorealizeonlineestimationofcomponentcontentinra

11、reearthseparationprocess3Withthemodelsshortcomingoftheslowoperatingsp。cdandinfirmexudesabilj吼threeimprovedmethodstObuildsoftsensormodelofsvM(=ix=ikernel，LS_SVM，incrementalleaning)isinvestigatedandv盯i丘cdinsimulationThcsim

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