| Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测 |
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| 引用本文： | 唐江凌,蔡从中,皇思洁,肖婷婷.Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测[J].航空材料学报,2012,32(5):92-96. |
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| 作者姓名： | 唐江凌 蔡从中 皇思洁 肖婷婷 |
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| 作者单位： | 重庆大学应用物理系,重庆,401331 |
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| 基金项目： | 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-07-0903);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(教外司留[2008]101-1);中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11101135) |
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| 摘 要： | 为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.
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| 关 键 词： | Al-Cu-Mg-Ag合金 强度 支持向量回归 粒子群优化 回归分析 |
Strength Prediction for Al-Cu-Mg-Ag Alloy Based on Support Vector Regression |
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| TANG Jiang-ling
,
CAI Cong-zhong
,
HUANG Si-jie
,
XIAO Ting-ting.Strength Prediction for Al-Cu-Mg-Ag Alloy Based on Support Vector Regression[J].Journal of Aeronautical Materials,2012,32(5):92-96. |
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| Authors: | TANG Jiang-ling CAI Cong-zhong HUANG Si-jie XIAO Ting-ting |
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| Institution: | (Department of Applied Physics,Chongqing University,Chongqing 401331,China) |
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