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基于支持向量机的材料热处理性能预测模型研究

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介绍了支持向量机SVM技术中的支持向量回归模型,并结合实例运用SVM技术构建了42CrMo钢材料热处理性能预测的数学模型.研究发现,在本文研究的小样本条件下,应用SVM技术构建的数学模型,最大预测相对误差为4.78%;而且随着检验精度的提高,模型的预测精度保持基本不变,泛化能力明显优于用人工神经网络的BP模型.认为在材料热处理领域应用SVM技术构建预测力学性能的数学模型,能较好地解决小样本和模型预测精度间的矛盾.

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来源
《第十六届华东六省一市热处理学术年会》|2008年|1-7|共7页
会议地点上海
作者
Wu Liang; 吴良; Chen Zheng; 陈铮;
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作者单位

中国机械工程学会;

上海市机械工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类钢的热处理;
关键词
铬钼钢材料; 热处理; 性能预测; 数学模型; 支持向量机;

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