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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，支持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。
支持向量机算法优化铝碳材料工艺参数
【摘 要】
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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
【机 构】
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湖北省耐火材料与高温陶瓷重点实验室（武汉科技大学）
【出 处】
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武汉科技大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年1期
【基金项目】
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上海大学陆文聪教授提供算法和软件支持,在此表示感谢.
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