相关向量机及其在铜锍吹炼中的应用研究

作者：沈洪远; 卢灿; 杨树仁; 刘建勋

来源：湖南科技大学学报（自然科学版）, 2011, (03): 65-69.

• 相关向量机(RVM)
• 支持向量机(SVM)
• 机器学习
• 稀疏贝叶斯理论
• 统计学习理论 relevance vector machine
• support vector machine
• machine learning
• sparse bayesian learning
• statistical learning theory

相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机(Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用,用RVM对某冶炼厂铜锍吹炼过程参数进行预测,结果表明,RVM在处理小样本、非线性、高维数据时效果较好,并且在某些方面优于SVM.

• 出版日期2011
• 单位湖南科技大学