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文章主要探究的是建立精确预测炉内的终点碳含量和钢水温度的函数模型，从而准确、高效地得到满足要求的钢材。通过使用对样本数目要求不高、学习能力强的支持向量机学习算法建立数据模型，在MATLAB软件的实验环境下，实现对该模型的训练、测试以及绘制出完整的预测函数图形，并用K折交叉验证算法对预测函数进行反复的训练优化，最终得到较理想的MSE终点预测函数。