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采用支持向量機建立了丙酮精制過程的產品質量與生產工藝參數之間的預測模型，并
將其與反向傳播神經網絡和徑向基神經網絡模型相比較。在實際工業數據上進行的實驗結果表明，支持向量機模型對丙酮純度具有良好的預測效果，性能優于反向傳播神經網絡和徑向基網絡模型。
關鍵詞：支持向量機; 神經網絡; 丙酮精制
Abstract: Support vector machine (SVM) is applied to build a prediction model of the acetone
quality in an industrial acetone refining process. The model is also compared with the models
based on back-propagation neural network (BPNN) and radial basis function neural network
(RBFNN). The experimental results on the real industrial data demonstrate that the model based on SVM achieves good performance and has less prediction errors than those of BPNN and RBFNN models.
Key words: support vector machine; neural network; acetone refining process
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