"这篇硕士论文主要探讨了支持向量机回归算法（Support Vector Regression, SVR）在工业领域的应用，特别是在化工行业的双酚A生产过程中的软测量建模。作者提出了混合核支持向量机（Hybrid Kernel SVM）来提高模型的泛化能力和精度，并利用混沌粒子群优化算法（Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO）寻找最优的混合核参数，进一步提升了模型的预测性能。此外，论文还讨论了SVM与数据预处理方法的结合，如模糊C-均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering, FCM）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），以改进模型的准确性。"
在支持向量机（SVM）中，支持向量回归（SVR）是一种强大的非线性回归工具，尤其适用于小样本、非线性、高维数据的问题。标准SVM算法可以通过核函数的概念扩展到非线性情况。核函数是SVM的核心，它能够将低维输入数据映射到高维空间，使得在新的空间中实现线性可分。常见的核函数有三种：多项式核、径向基函数（RBF）和Sigmoid核。其中，RBF核函数因其对应无限维特征空间的特性，常被广泛使用，因为它可以确保有限样本在该空间中线性可分。
非线性支持向量回归机（Nonlinear SVR）通过非线性映射将输入数据转换到高维的希尔伯特空间进行线性回归。非线性模型可以表示为函数γ(ξ, ϕ)的形式，其中ξ是非线性映射的结果，ϕ是特征函数。优化目标是找到最佳的超平面，以最小化训练数据的误差，并且在ε-范数内控制误差的范围。通过引入惩罚系数C和核参数γ，可以调整模型对误分类的容忍度和模型复杂度。
混合核支持向量机（Hybrid Kernel SVM）是论文中提出的解决方案，它结合了局部核函数和全局核函数，以适应不同尺度的数据特征，并通过参数调整来平衡两种核函数的影响。通过混沌粒子群优化算法（CPSO）对混合核的参数进行优化，可以找到最佳的C、γ和σ组合，从而提高模型的预测精度和泛化能力。
在实际应用中，SVM与数据预处理方法的结合可以进一步提升模型性能。例如，模糊C-均值聚类（FCM）可以用于数据预处理，但其类别边界信息可能存在干扰，而线性判别分析（LDA）则可以用来减少特征维度，提取关键信息，有助于提高SVM模型的准确性。
这篇硕士论文深入研究了支持向量机回归算法的理论和应用，尤其是在工业生产过程中的应用，提出了新的建模方法和优化策略，为实际问题的解决提供了有益的工具和思路。
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