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摘要:
针对热定形大样实验数据较少的问题,提出以基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)方法建立棉/氨纶弹力布热定形效率预测模型,该方法基于统计学习理论的原理,能较好地解决小样本、非线性的学习问题.将该方法与传统的多元非线性回归方法进行比较,试验结果表明,该方法具有更高的精度,验证了LS-SVM对热定形效率预测建模是一种可行且有效的方法.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于LS-SVM的棉/氨纶弹力布热定形效率预测
来源期刊 武汉理工大学学报(信息与管理工程版) 学科 工学
关键词 热定形效率 LS-SVM 多元非线性回归
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 88-90,95
页数 4页 分类号 TS197
字数 3191字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.1007-144X.2010.01.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金福江 华侨大学信息科学与工程学院 91 385 9.0 14.0
2 钟丽莹 华侨大学信息科学与工程学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
热定形效率
LS-SVM
多元非线性回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
双月刊
2095-3852
42-1825/TP
大16开
湖北省武汉市珞狮路205号
38-91
1979
chi
出版文献量(篇)
5275
总下载数(次)
13
总被引数(次)
43798
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