数据挖掘技术在软质聚氯乙烯配方实验研究中的应用

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在对传统的数据挖掘技术加以改进的基础上,利用均匀实验设计、灰关联分析、逐步回归变量筛选、无阀值逐步回归和非线性偏最小二乘法等多种数学方法,对软质聚氯乙烯阻燃配方体系作研究实验。证明灰关联排序和灰色优势分析,对配方设计与分析行之有效,改进后的建模方法可以在一定程度上,避免小样本带来的拟合误差。通过对配方体系5项指标(氧指数、烟密度、拉伸强度、延伸率和热释放速率)的数学模型分析,深入探讨体系中,添加剂之间的作用及其对体系各种性能的影响。
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