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    陈佳, 颜学峰, 钱锋. 基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2007, (1): 115-119.
    引用本文: 陈佳, 颜学峰, 钱锋. 基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2007, (1): 115-119.
    CHEN Jia, YAN Xue-feng, QIAN Feng. Relevance Vector Machine Based on Bayesian Learning and Its Application in Soft Sensing[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2007, (1): 115-119.
    Citation: CHEN Jia, YAN Xue-feng, QIAN Feng. Relevance Vector Machine Based on Bayesian Learning and Its Application in Soft Sensing[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2007, (1): 115-119.

    基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用

    Relevance Vector Machine Based on Bayesian Learning and Its Application in Soft Sensing

    • 摘要: 介绍了一种与支持向量机(SVM)函数形式相同的稀疏概率模型--关联向量机(RVM),其训练是在贝叶斯框架下进行的,在处理具有噪声的函数回归时,RVM具有很出色的性能.与SVM相比不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数,核函数选择也不受限制.将RVM应用于PTA装置溶剂脱水塔塔顶塔底组分软测量建模,仿真结果表明:该方法预测精度较高,具有一定的应用价值.

       

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