【摘 要】
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为了更好地预测Mg／PTFE贫氧推进剂配方与其性能之间的关系，分别采用支持向量机（SVM）和BP神经网络对Mg／PTFE贫氧推进剂的燃烧热、燃烧温度和燃速进行了预测，并将各自的预测结果与测
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为了更好地预测Mg／PTFE贫氧推进剂配方与其性能之间的关系，分别采用支持向量机（SVM）和BP神经网络对Mg／PTFE贫氧推进剂的燃烧热、燃烧温度和燃速进行了预测，并将各自的预测结果与测试结果进行了比较验证。结果表明，SVM能够较好地对Mg／PTFE贫氧推进剂的性能进行预测，其预测的最大相对误差（4．2％，9．8％，10．0％）都比BP神经网络预测的相对误差（13．O％，25．9％，41．8％）小，精度较高，为Mg／PTFE贫氧推进剂的性能预测提供了一种新方法。
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