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当前位置: 首页 > 文章 > 基于支持向量回归机的乳制品质量预测 黑龙江畜牧兽医 2017 (16) 4-7
Position: Home > Articles > Qualityprediction of dairy products based on SVR Heilongjiang Animal Science and Veterinary Medicine 2017 (16) 4-7

基于支持向量回归机的乳制品质量预测

作  者：
寇莹;李学飞;郭微
单  位：
内蒙古机电职业技术学院公共管理系;包头轻工职业技术学院
关键词：
乳制品;质量预测;支持向量;支持向量回归机;BP神经网络
摘  要：
针对乳制品质量预测的BP神经网络方法所存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的乳制品质量预测方法。对支持向量回归机的基本原理进行了概述,简要分析了影响乳制品质量的有关因素,确定了基于支持向量回归机的乳制品质量预测的输入输出参数,建立了基于支持向量回归机的乳制品质量预测模型。实验验证的仿真结果表明:所建立的乳制品质量预测模型是合理有效的,并且具有较强的泛化能力和较高的预测精度。
译  名：
Qualityprediction of dairy products based on SVR
作  者：
KOU Ying;LI Xuefei;GUO Wei;Department of Public Administration,Inner Mongolia Technical College of Mechanics and Electrics;Baotou Light Industry Vocational Technology College;
关键词：
dairy products;;quality prediction;;support vector machine;;support vector regression;;BP neural network
摘  要：
In view of the deficiency of BP neural network method for the quality prediction of dairy products,a new method based on support vector regression( SVR) is proposed. Firstly,the basic principles of support vector regression machine are summarized,then the factors in fluencing the quality of dairy products are analyzed briefly and the input and output parameters of quality prediction of dairy products based on support vector machine regression are determined as well. Finally,the prediction model of dairy products quality is established based on support vector machine regression. The simulation results show that the quality prediction model of dairy products is reasonable and effective,and it has strong generalization ability and high prediction accuracy.

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