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基于增量学习思想的改进AdaBoost 建模方法
文件大小： 199k
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资源说明：<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>针对软测量建模的特点以及建模过程中存在的主要问题, 提出了基于AdaBoost RT 集成学习方法的软测量
建模方法, 并根据AdaBoost RT 算法固有的不足和软测量模型在线更新所面临的困难, 提出了自适应修改阈值?? 和
增添增量学习性能的改进方法. 使用该建模方法对宝钢300 t LF 精炼炉建立钢水温度软测量模型, 并使用实际生产
数据对模型进行了检验. 检验结果表明, 该模型具有较好的预测精度, 能够很好地实现在线更新.</body></html>
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