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本书内容以实际工业过程为背景,研究了冶金生产过程、化工生产过程并获取了大量的实际生产数据,利用数据挖掘方法,挖掘出数据中隐含的生产规律,提出来一些改进的建模方法和优化方法,这些方法不仅适用于冶金和化工,,还可广泛用于装备制造、材料、航天航空等领域。本书作为专业学术类参考书,适合于高年级本科生、研究生、工程师、高校教师等研究人员。本书的建模方法主要以支持向量机为基础,针对数据分布不平衡和海量数据的建模问题、模型的在线学习和优化问题净心莲相关的算法研究,如粒度支持向量机、主动学习的增量支持向量机、误差校正的混合核函数在线支持向量机、粒子群智能优化方法和蚁群智能优化方法等,这些方法均配有仿真实验和实际生产数据实洋,用于验证方法的有效性。
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本书是自动化专业学生的入门教程,以电力行业为背景,通过对火电厂生产过程及其自动化的论述,使学生了解自动化专业
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