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支持向量机是建立在统计学理论之上的强有力的机器学习技术。本文提出了基于支持向量机模型预测钢淬透性的方法，并分析了核函数的选择对支持向量机建模的影响。以江阴兴澄钢铁公司的实际数据进行实验，结果表明，支持向量机方法有着良好的泛化能力，优于人工神经网络建模方法。
基于支持向量机的钢淬透性预测研究
【摘 要】
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支持向量机是建立在统计学理论之上的强有力的机器学习技术。本文提出了基于支持向量机模型预测钢淬透性的方法，并分析了核函数的选择对支持向量机建模的影响。以江阴兴澄钢铁
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,冶金自动化研究设计院
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2006年11期
【基金项目】
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国家科技部（2003EG113016）资助项目.
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