【摘 要】
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介绍了支持向量机（SYM）技术中的支持向量回归模型，并结合实例运用SVM技术构建了42CrMo钢热处理力学性能预测的数学模型。研究表明，在小样本条件下，应用SVM技术构建数学模型的最大
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介绍了支持向量机（SYM）技术中的支持向量回归模型，并结合实例运用SVM技术构建了42CrMo钢热处理力学性能预测的数学模型。研究表明，在小样本条件下，应用SVM技术构建数学模型的最大预测相对误差为4．78％；而且随着检验精度的提高，模型的预测精度保持基本不变，泛化能力明显优于用人工神经网络的BP模型。认为在材料热处理领域应用SVM技术构建预测力学性能的数学模型，能较好地解决小样本和模型预测精度间的矛盾。
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