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改进支持向量机在棉铃虫人工饲料配方优化中的应用

李俊  谭显胜  谭泗桥  袁哲明  熊兴耀  
【摘要】:发展新的实验设计与分析方法,通过实施尽可能少的实验获得满意配方对动植物营养、发酵工程等复杂多因素多水平寻优问题极为重要。结合均匀设计(Uniform Design,UD)与支持向量回归(SupportVector Regression,SVR),提出了一种新的配方优化实验设计与分析方法UD-SVR。将其应用于棉铃虫幼虫人工饲料配方,在考虑6因素时仅通过2轮22个实验,表征配方优劣的指标——平均蛹重即由初始的0.2436g高效提升至0.3044g,明显优于二次多项式偏最小二乘回归等经验风险最小参比模型。UD-SVR预测精度高、指导性强、可解释性好、优化高效,有望在多因素多水平配方优化中得到广泛应用。

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