基于支持向量机的材料热处理性能预测模型研究

摘要：

介绍了支持向量机SVM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钢材料热处理性能预测的数学模型.研究发现,在本文研究的小样本条件下,应用SVM技术构建的数学模型,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.

关键词： 铬钼钢材料 热处理 性能预测 数学模型 支持向量机

作者: 吴良 陈铮

作者单位: 东华大学机械工程学院 上海 201620

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届华东六省一市热处理学术年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 1-7

在线出版日期: 2008-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）