【摘 要】
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支持向量机算法SVM作为新一代机器学习算法近年来被成功的应用到很多模式识别及各类预测问题中，其在数学上表示为求解一个二次规划问题。本文主要阐述了支持向量机算法用于预测Sn基无铅钎料的熔点问题，提取8种合金元素作为特征参量，建立特征数据集作为SVM的输入。结果表明，SVM预测的平均相对误差在3％以内，具有较好的应用前景。
【机 构】
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武汉大学动力与机械学院,湖北武汉 430072 河南英威东风机械制造有限公司,河南南阳 47300
【出 处】
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第十一届中西南十省(区、市)焊接学术年会
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支持向量机算法SVM作为新一代机器学习算法近年来被成功的应用到很多模式识别及各类预测问题中，其在数学上表示为求解一个二次规划问题。本文主要阐述了支持向量机算法用于预测Sn基无铅钎料的熔点问题，提取8种合金元素作为特征参量，建立特征数据集作为SVM的输入。结果表明，SVM预测的平均相对误差在3％以内，具有较好的应用前景。
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