基于支持向量机的钢淬透性预测研究

• 作者: 孙彦广 安文森 朱文功
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 人工神经网络 淬透性 预测 泛化能力
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1410-1413
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.5
• 字数: 2780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2006.11.012

摘要

支持向量机是建立在统计学理论之上的强有力的机器学习技术.本文提出了基于支持向量机模型预测钢淬透性的方法,并分析了核函数的选择对支持向量机建模的影响.以江阴兴澄钢铁公司的实际数据进行实验,结果表明,支持向量机方法有着良好的泛化能力,优于人工神经网络建模方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙彦广		44	464	14.0	20.0
2	安文森	中国科学技术大学自动化系	4	30	3.0	4.0
4	朱文功		2	10	2.0	2.0