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摘要
雾化合金制粉过程为典型的复杂过程,采集到的数据样本集中会有一定的重复样本和冗余属性,甚至干扰信息。本文针对雾化制粉生产存在的信息不完整性和不确定性,提出了一种基于集对势容差关系的变精度粗糙集(VPRS)和混合核函数为建模工具的最小二乘向量机(LSSVM)的预测模型。首先,对信息进行预处理后构建初始决策表,采用贪心算法对冗余嵌入和冗余变量进行VPRS约简,获取精简样本空间;然后,将精简结果作为LSSVM的输入,对关键变量和参数进行辨识和优化。仿真结果表明,该预测模型具有较好的泛化性能和较高的预测精度。
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单位电子工程学院; 湖南长远锂科有限公司; 湖南工商大学
