支持向量机算法优化铝碳材料工艺参数

• 作者: 李亚伟 秦洪奎 金胜利
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机算法 铝碳 金属硅粒度 耐压强度
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 材料科学与工程
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TP304
• 字数: 3737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2006.01.004

摘要

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,支技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.