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有主要部件分析(PCA ) 和支持向量机器(SVM ) 的联合的一条新奇配置表演预言途径被建议。这个方法能通过软计算技术估计一个最新设置的产品的性能参数值而不是实际测试实验，它帮助评估产品变体是否能满足顾客个人要求。PCA 技术习惯于还原剂和 orthogonalize 影响产品表演的模块参数。然后，这些提取特征被用作在 SVM 的变量从有限存在产品数据建模到矿知识的新输入。一个最新设置的产品的性能值能借助于训练 SVM 模型被预言。这个 PCA-SVM 方法能保证表演预言很快并且精确地被执行，甚至在小样