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LSSVM算法对磨机负荷进行多输入多输出的软测量。

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简介：
鉴于湿式磨机在研磨过程中负荷(ML)难以精确测量这一挑战，本文提出了一种基于核函数选择的多输出支持向量机软测量方法，旨在解决该问题。该方法巧妙地引入了能量熵的概念，并利用超球体表示以及核函数固有的度量特征，从而构建了一种基于样本分布能量熵的SVM核函数选择策略。随后，利用LSSVM建立模型，实现对多输入多输出磨机负荷的软测量，并对由此获得的测量结果与BP神经网络测量结果进行了对比分析。实验结果表明，通过采用基于样本分布能量熵的方法来选择LSSVM核函数，能够有效地提升SVM的泛化能力，并显著提高磨机负荷软测量方法的准确性。

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    本研究探讨了BP（反向传播）神经网络在处理多输入单输出以及多输入多输出系统预测任务中的应用效果，分析其优势与局限性。 BP神经网络可以应用于多输入单输出以及多输入多输出的预测问题。
     
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