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基于IGA-SVM的发酵过程建模及优化控制
支持向量机 状态变量 智能控制
2009/7/21
利用免疫遗传算法（IGA，Immune Genetic Algorithm）的全局搜索功能和支持向量机（SVM，Support Vector Machine）泛化能力强的特点，选择合适的状态变量，对发酵过程建立动态时变模型。利用该模型和算法对一些不能在线测量的生化状态变量进行在线预估，并对一些关键的操作变量进行了优化。通过对谷氨酸发酵过程的实际应用，验证了该方法的有效性。
基于IGA的支持向量机特征子集选择和参数优化
特征选择 参数优化 免疫遗传算法
2009/7/21
特征子集选择和训练参数的优化一直是SVM研究中的两个重要方面，选择合适的特征和合理的训练参数可以提高SVM分类器的性能，以往的研究是将两个问题分别进行解决。随着遗传优化等自然计算技术在人工智能领域的应用，开始出现特征选择及参数的同时优化研究。研究采用免疫遗传算法（IGA）对特征选择及SVM 参数的同时优化，提出了一种IGA-SVM 算法。实验表明，该方法可找出合适的特征子集及SVM 参数，并取得较...