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基于分段加权最小二乘支持向量机故障诊断的实现，吕宁，颜鲁齐，在啤酒发酵过程中，为了建立精准的传感器温度故障诊断模型，在标准支持向量机(SVM)的基础上提出了分段加权最小二乘支持向量机的方�
模糊最小二乘支持向量机在发酵过程建模中的应用，王闻侠，潘丰，由于生物发酵过程具有复杂性和高度非线性的特点，采用模糊最小二乘支持向量机方法，将模糊化思想引入到最小二乘支持向量机中，并
找了很久的偏最小二乘回归算法，包括《偏最小二乘回归的线性与非线性方法（王惠问吴载斌孟洁）》的PDF，《偏最小二乘回归方法及其应用》的pdf，《算法大全第30章--偏最小二乘回归》PDF，一个比较好的博
负荷预测基于最小二乘支持向量机lssvm，自己写的，原始数据也是自己的
将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解
最小二乘支持向量机在混沌时间序列中的应用_尹华；
基于小波分解和最小二乘支持向量机的ENSO集成预测，支持向量机预测方面，具有较好的学习资料
为从电动机频谱识别出故障电动机,先用CZT变换(线性调频Z变换)分析采集到的电动机数据进行分类,然后训练最小二乘向量机,再把相同维数的数据送入训练好的最小二乘向量机进行判断,最终得出用最小二乘向量机进
油中溶解气体分析是变压器绝缘故障诊断的重要方法。为了提高分类的准确度和可靠性,应用最小二乘支持向量机理论建立了变压器的分类模型。该模型以变压器油中5种主要特征气体作为输入量,以7种变压器状态作为输出量
高炉炼铁过程的自适应最小二乘支持向量机预测器
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