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支持向量机算法优化铝碳材料工艺参数
被引量：
2
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作者
金胜利
李亚伟
秦洪奎
《武汉科技大学学报》
CAS
2006年第1期10-13,共4页
采用可限制过拟合及有较强预报能力的支持向量机算法(SVM)对铝碳材料的工艺参数进行优化。通过实验数据处理,建立了金属硅粒度、含量和热处理温度与烧后冷态耐压强度的数学模型。留一法结果表明,支持向量机算法具有比人工神经网络和偏...
采用可限制过拟合及有较强预报能力的支持向量机算法(SVM)对铝碳材料的工艺参数进行优化。通过实验数据处理,建立了金属硅粒度、含量和热处理温度与烧后冷态耐压强度的数学模型。留一法结果表明,支持向量机算法具有比人工神经网络和偏最小二乘法更高的预报精度。
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关键词
支持向量机算法
铝碳
金属硅粒度
耐压强度
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职称材料
题名
支持向量机算法优化铝碳材料工艺参数
被引量：
2
1
作者
金胜利
李亚伟
秦洪奎
机构
武汉科技大学湖北省耐火材料与高温陶瓷重点实验室
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
2006年第1期10-13,共4页
文摘
采用可限制过拟合及有较强预报能力的支持向量机算法(SVM)对铝碳材料的工艺参数进行优化。通过实验数据处理,建立了金属硅粒度、含量和热处理温度与烧后冷态耐压强度的数学模型。留一法结果表明,支持向量机算法具有比人工神经网络和偏最小二乘法更高的预报精度。
关键词
支持向量机算法
铝碳
金属硅粒度
耐压强度
Keywords
support vector machine
alumina-carbon
particle size of silicon
cold crushing strength
分类号
TP304 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机算法优化铝碳材料工艺参数
金胜利
李亚伟
秦洪奎
《武汉科技大学学报》
CAS
2006
2
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