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应用支持向量机预测(Nd_2Fe_(14)B/α-Fe)永磁体性能
1
作者
王向中
查五生
+2 位作者
燕顺
储林华
周胜海
《材料科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期453-457,共5页
为研究合金成分对磁体性能的影响,将支持向量回归机应用于磁性能的预测。在小样本情况下应用MATLAB支持向量机工具箱,建立了磁性能的支持向量回归机模型,将合金成分作为输入变量对磁性能进行预测。选择合适的模型参数,最终建立了拟合误...
为研究合金成分对磁体性能的影响,将支持向量回归机应用于磁性能的预测。在小样本情况下应用MATLAB支持向量机工具箱,建立了磁性能的支持向量回归机模型,将合金成分作为输入变量对磁性能进行预测。选择合适的模型参数,最终建立了拟合误差、预测误差均较小的模型,对剩磁、矫顽力以及最大磁能积的预测相对误差平均值分别为1.94%、5.43%及4.34%。试验表明将支持向量回归机用于磁性能的预测是一种可行且有效的方法。
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关键词
稀土
纳米复相永磁体
支持向量回归机
结构风险
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职称材料
题名
应用支持向量机预测(Nd_2Fe_(14)B/α-Fe)永磁体性能
1
作者
王向中
查五生
燕顺
储林华
周胜海
机构
西华大学材料科学与工程学院
出处
《材料科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期453-457,共5页
基金
四川省教育厅重点资助项目(2004A110)
文摘
为研究合金成分对磁体性能的影响,将支持向量回归机应用于磁性能的预测。在小样本情况下应用MATLAB支持向量机工具箱,建立了磁性能的支持向量回归机模型,将合金成分作为输入变量对磁性能进行预测。选择合适的模型参数,最终建立了拟合误差、预测误差均较小的模型,对剩磁、矫顽力以及最大磁能积的预测相对误差平均值分别为1.94%、5.43%及4.34%。试验表明将支持向量回归机用于磁性能的预测是一种可行且有效的方法。
关键词
稀土
纳米复相永磁体
支持向量回归机
结构风险
Keywords
rare earths
nanocomposite permanent magnet
support vector machines regression（SVMR）
structure risk
分类号
TM273 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用支持向量机预测(Nd_2Fe_(14)B/α-Fe)永磁体性能
王向中
查五生
燕顺
储林华
周胜海
《材料科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
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