| 申请日期 | 2026-03-03 | 申请号 | CN201610585282.5 |
| 公开（公告）号 | CN106339573A | 公开（公告）日 | 2017-01-18 |
| 公开国别 | CN | 申请人省市代码 | 全国 |
| 申请人 | 江西理工大学 | ||
| 简介 | 本发明公开了一种人工蜂群优化的稀土矿区地下水总氮浓度软测量方法。本发明采用支持向量机作为稀土矿区地下水总氮浓度的软测量模型，利用适应性人工蜂群算法来优化设计支持向量机的惩罚因子C、径向基核参数g和不敏感损失函数中参数ε。在适应性人工蜂群算法中，利用适应值的反馈信息来适应性地调整搜索缩放因子，并将邻域最优个体及全局最优个体的信息融合到高斯变异策略中适应性地产生新个体。本发明能够提高稀土矿区地下水总氮浓度的软测量精度。 | ||
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