| 融合支持向量机与多目标进化算法的质量管理研究 |
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| 引用本文： | 宋木清,罗春龙.融合支持向量机与多目标进化算法的质量管理研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2009,33(6):1128-1131. |
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| 作者姓名： | 宋木清 罗春龙 |
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| 作者单位： | 1. 华中科技大学管理学院,武汉,430074
2. 华中科技大学土木工程学院,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助 |
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| 摘 要： | 提出一套支持向量机和多目标进化算法的融合建模技术（SVM-EMO）以及计算框架，并采用差分进化算法（DE）选择支持向量机参数，并将SVM-EMO应用于一个钢铁企业产品质量管理实例，与人工神经网络的建模结果相比，所提框架结果拟合误差更小，精度更高，能够更好地解决质量管理研究中的多目标非线性优化问题．最后根据模型求解结果，给出了相应的生产建议．
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| 关 键 词： | 支持向量机 多目标进化算法 差分进化算法 质量管理 |
Evolutionary Algorithm on the Research of Quality Management |
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| Song Muqing,Luo Chunlong.Evolutionary Algorithm on the Research of Quality Management[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2009,33(6):1128-1131. |
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| Authors: | Song Muqing Luo Chunlong |
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