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一种改进的最小二乘支持向量机软测量建模方法
随着工业过程的复杂化和信息化的不断发展，建立可靠的过程模型以实现过程控制和优化已成为工业界的重要课题。软测量作为一种非侵入式的方法，通过对过程数据进行分析建模，可有效地实现对过程状态的监测、预测和控制。在软测量建模方法中，最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachines，LS-SVM）因其具有良好的泛化性能和计算效率，被广泛应用。
然而，在实际应用中，硬测量数据通常存在置信度低、噪声干扰大、数据缺失等问题，这往往导致建立的模型不稳定或性能较差。为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进的LS-SVM软测量建模方法。
一种改进的LS-SVM软测量建模方法是基于最小二乘支持向量回归（LeastSquaresSupportVectorRegression，LS-SVR）的模型。该方法利用最小二乘思想，通过优化目标函数来得到模型的权重参数，使得模型在拟合数据时具有较好的拟合效果。与传统的LS-SVM模型相比，基于LS-SVR的软测量建模方法能够更好地处理数据缺失、异常值等问题。
另一种改进的LS-SVM软测量建模方法是模糊最小二乘支持向量机（FuzzyLeastSquaresSupportVectorMachine，FLS-SVM）。该方法将样本的输出值转换为隶属度函数，通过模糊推理实现软测量建模。FLS-SVM能够很好地处理数据的不确定性和模糊性，提高了模型的稳定性和泛化能力。
除此之外，基于LS-SVM的软测量建模方法还包括：基于稀疏表示的LS-SVM（SparseRepresentationbasedLS-SVM，SR-LS-SVM）、基于改进粒子群优化算法的LS-SVM（ImprovedParticleSwarmOptimizationbasedLS-SVM，IPSOLS-SVM）等。
总之，随着工业领域应用要求的不断提高，LS-SVM软测量建模方法的改进和优化已成为研究的热点问题。各种改进方法因适用范围、计算复杂度等方面的不同而存在优缺点，在实际应用时应根据具体情况选择合适的方法。