| 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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| 引用本文： | 吴良,陈铮.基于支持向量机的材料热处理性能预测模型研究[J].材料热处理学报,2007,28(6):152-155. |
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| 作者姓名： | 吴良 陈铮 |
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| 作者单位： | 东华大学机械工程学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | 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钢热处理力学性能预测的数学模型.研究表明,在小样本条件下,应用SVM技术构建数学模型的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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| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 预测模型 热处理 泛化能力 支持向量机 材料热处理 性能预测模型 研究 heat treatment materials mechanical properties predict used mathematical model 小样本 力学性能预测 工神经网络 泛化能力 预测精度 检验 差为 应用 样本条件 数学模型 |
| 文章编号： | 1009-6264（2007）06-0152-04 |
| 收稿时间： | 2006-11-29 |
| 修稿时间： | 2007-04-07 |
Study on SVM-based mathematical model used to predict mechanical properties of materials after heat treatment |
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| WU Liang,CHEN Zheng.Study on SVM-based mathematical model used to predict mechanical properties of materials after heat treatment[J].Transactions of Materials and Heat Treatment,2007,28(6):152-155. |
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| Authors: | WU Liang CHEN Zheng |
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