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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于进化算法优化的混合核极限学习机建模显示文摘基于核方法的软测量模型的核类型、核参数及学习参数影响模型泛化性能,而且核类型和核参数还与建模数据相关,难以有效选择;常用的基于支持向量机(SVM)的建模算法虽然泛化性好,除了模型的学习参数难以选择外,其学习速度较慢。为解决这些问题,提出了基于进化算法优化的混合核极限学习机建模方法。该方法选用具有较快学习速度和较好泛化性能的核极限学习机(KELM)算法建立软测量模型,其核函数则采用具有局部和全局特性的径向基(RBF)核函数和多项式核函数加权得到的混合核函数。软测量模型的相关参数,即混合核的权系数、核参数及和KLELM模型的惩罚参数通过进化算法同时优化选择。最后采用基于近红外谱(NIR)数据建立的软测量模型验证了所提方法的有效性。	张德全魏忠军汤健赵立杰	2013	控制工程2013，20，6：	6

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