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运用可限制过拟合、有较强预报能力的支持向量机算法(Support Vector Machine,简称SVM)对赛隆-刚玉浇注料的工艺参数进行优化,通过试验数据处理,建立了工艺参数与烧成后常温抗折强度的数学模型.留一法结果表明,用支持向量机算法优化制备赛隆-刚玉浇注料的工艺参数是可行和有效的.
支持向量机算法优化制备赛隆-刚玉浇注料工艺参数
【摘 要】
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运用可限制过拟合、有较强预报能力的支持向量机算法(Support Vector Machine,简称SVM)对赛隆-刚玉浇注料的工艺参数进行优化,通过试验数据处理,建立了工艺参数与烧成后常温
【机 构】
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武汉科技大学高温陶瓷与耐火材料湖北省重点实验室
【出 处】
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耐火材料
【发表日期】
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2005年2期
【基金项目】
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中国科学院资助项目
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