提出了应用于近红外光谱汽油辛烷值测定仪的支持向量机方法,该方法具有强的泛化能力及全局最优解的特点,得到的数学模型其预测能力明显改善.实验表明该方法优越于目前在近红外光谱测定汽油辛烷值中常见的偏最小二乘和人工神经网络等方法.

紫外光谱水质分析仪的一个关键技术是如何建立紫外光谱数据与有机污染物浓度之间的数学模型,以及提高模型的外推能力.本研究基于统计学习理论的支持向量机方法,提出了有机污染物浓度与紫外光谱数据的建模方法.该方法具有较强的推广能力和全局最优的特点,得到的数学模型的预测能力明显改善,从而提高了紫外光谱水质分析仪的测量精度.实验表明该方法优越于目前在紫外光谱水质分析仪中常规采用的偏最小二乘算法.

质量控制对提高企业产品质量具有重要的意义。本文从钢铁生产过程的特点出发，将动态数据挖掘运用于质量控制中，阐述了利用数据挖掘解决质量预测问题和质量分析问题的一般方法。以宝钢连铸生产过程为背景进行挖掘实验，表明这种方法在实际应用中的正确性和有效性。