【摘 要】
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焊接过程是典型的非线性系统，涉及到复杂的物理、化学过程，基于神经网络的建模方法往往不能有效地获得系统模型。支持向量机在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出
【机 构】
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四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系
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焊接过程是典型的非线性系统，涉及到复杂的物理、化学过程，基于神经网络的建模方法往往不能有效地获得系统模型。支持向量机在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出许多特有的优势，非常适合于复杂的非线性系统建模，因此在焊接过程系统建模中具有广阔的应用前景。介绍了支持向量机的基本理论，给出了支持向量机在焊接过程中的系统建模方法，重点综述了支持向量机在焊接中的应用，包括在焊接过程建模与控制、焊接状态模式识别、焊接质量检测和焊接工业参数识别与优化中的应用。分析了支持向量机在焊接应用过程中所面临的问题。
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