| 基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用 |
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| 引用本文： | 林豫柏,罗键.基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用[J].江南大学学报(自然科学版),2006,5(4):497-499. |
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| 作者姓名： | 林豫柏 罗键 |
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| 作者单位： | 厦门大学,自动化系,福建,厦门,361005 |
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| 摘 要： | 根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.
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| 关 键 词： | 预测 支持向量机 力学性能 |
| 文章编号： | 1671-7147（2006）04-0497-03 |
| 收稿时间： | 2006-01-26 |
| 修稿时间： | 2006-06-01 |
Model and Application Based on Supportable Recursive Vector for Forecasting Steel Mechanics Performance |
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| LIN Yu-bai,LUO Jian.Model and Application Based on Supportable Recursive Vector for Forecasting Steel Mechanics Performance[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2006,5(4):497-499. |
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| Authors: | LIN Yu-bai LUO Jian |
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| Institution: | Department of Automation, Xiamen University, Xiamen 361005, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | forecast SVM mechanics performance |
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