第二十六讲支持向量机(SVM)简介及DPS应用操作

第二十六讲支持向量机

(SVM)

简介及

DPS

应用操作

徐静安

;

吴芳

【期刊名称】

《上海化工》

【年

(

卷

),

期】

2018(043)006

【总页数】

7

页

(P8-14)

【作

者】

徐静安

;

吴芳

【作者单位】

;

【正文语种】

中

文

2014

年

11

月上海化工研究院化机所组织学术报告会，在彭东辉副总征集的论文

集初稿中读到“难过滤物料过滤过程的理论研究与实践”。在实验数据处理部分采

用比较前沿的数据驱动算法之一的支持向量机（

SVM

）算法对实验数据进行非线

性求解，预测一定过滤条件下的滤饼过滤性能。

笔者曾带教

2009

级学术硕士陈玉岩，该同学学习能力较强，探索应用人工神经网

络及遗传算法技术，“倒逼”导师学习，教学相长。由此我恶补了几本书，其中人

工神经网络著作的部分内容涉及

SVM

算法，所以看到上海化工研究院项目应用

SVM

的信息，尽管“小荷才露尖尖角”，也是倍感兴奋的。

两年前吴芳硕士从天津大学毕业来上海化工研究院工作，我曾调阅她的硕士论文

《橡胶混炼过程在线质量监控技术的应用研究》，了解到她有应用数学基础。我就

主动联系，希望我们把

SVM

算法静下来再学习，加深理解，以利于推广应用，以

免“以其昏昏，使人昭昭”。