模糊化支持向量机用于对7005铝合金力学性能的预测

• 作者: 宁必锋
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 模糊化 支持向量机 Matlab 神经网络 7005铝合金
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 【探索与观察】
• 页码范围: 82-83
• 页数: 2页
• 字数: 1510字
• 语种: 中文

摘要

用模糊化支持向量机，结合留一交叉验证的方法，对7005铝合金在不同工艺参数下的力学性能进行建模分析和定量计算。同偏最小二乘法和反向传播人工神经网络复合法(PLS-BPNN)进行比较，结果表明：FSVR算法拟合的精度高。对于力学的三种性能(抗拉强度、屈服强度、硬度)分析的均方根误差(RMSE)为：0.7596，2.0381，4.5742。相关系数分别为：0.982059，0.965402，0.980678。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁必锋	吉林化工学院理学院	4	2	1.0	1.0