【摘 要】
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支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据的机器学习方法,其优良的推广性能引起众多研究者的重视并得到较好应用.本文阐述了SVM的基本原理及特性,提出了基于SVM的材料性能预测方法.结果表明,基于SVM的材料性能预测方法比神经网络法具有更高的预测精度,为现代材料设计计算提供了一条新的思路和途径.
【机 构】
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四川大学水电学院,四川,成都,610065;成都信息工程学院环境工程系,四川,成都,610041
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支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据的机器学习方法,其优良的推广性能引起众多研究者的重视并得到较好应用.本文阐述了SVM的基本原理及特性,提出了基于SVM的材料性能预测方法.结果表明,基于SVM的材料性能预测方法比神经网络法具有更高的预测精度,为现代材料设计计算提供了一条新的思路和途径.
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