粗SVM分类方法及其在污水处理过程中的应用

粗SVM分类方法及其在污水处理过程中的应用第19卷第5期V01．19No．5控制与Controland决策Decision2004年5月May2004文章编号：1001—0920(2004)05—0573—04粗SVM分类方法及其在污水处理过程中的应用范昕炜，杜树新，吴铁军(浙江大学工业控制技术国家重点实验室智能系统与决策研究所，浙江杭州310027)摘要：提出一种基于粗糙集理论和支持向量机理论的粗SVM分类方法．该方法采用粗糙集属性约简方法以减少属性个数，且在属性约简过程中选出几组合适的属性集组成新的属性集，使模型具有一定的抗信患丢失能力，同时充分利用SVM的良好推广性能，提高了预溯分类精度．对城市污水处理厂运行状态的实验结果表明了该方法的优越性．关键词：支持向量机；粗糙集；分类精度；污水处理过程中图分类号：TP391．4文献标识码：ARoughsupportvectormachineanditsapplicationtowastewatertreatmentprocessesFAⅣXin-wei，DUShu-xin，WUTie-丑九(NationalKeyLaboratoryofIndustrialControlTechnology，InstituteofIntelligentSystemsandDecisionMaking，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China．Correspondent：DUShu—xin，E—mail：shxdu(囝iipc．zju．edu．ca)Abstract：Anewclassificationalgorithmnamedroughsupportvectormachine(RSVM)ispresentedbasedonsupportvectormachine(SVM)androughsettheory．RSVMhashighpredictiveclassificationaccuracywithmuchlessattributes。whichmeanslesssensorsandlesscost．Anditkeepscertainredundantattributestohavehighpredictiveaccuracyinthecaseoflostinformationcausedbyse