【摘 要】
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提出了一种基于支持向量机(SVM)的磨削淬硬效果预测方法,利用试验测得的淬硬硬度和淬硬层深度数据建立SVM预测模型,并将预测结果和模糊神经网络法结果进行对比分析。结果表明
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提出了一种基于支持向量机(SVM)的磨削淬硬效果预测方法,利用试验测得的淬硬硬度和淬硬层深度数据建立SVM预测模型,并将预测结果和模糊神经网络法结果进行对比分析。结果表明,采用SVM方法进行磨削淬硬效果预测是可行的,与试验值相比,其预测误差均在5%以内,精度较高,且预测效果优于BP神经网络的预测效果。
A prediction method based on support vector machine (SVM) is proposed to predict the hardenability of grinding. SVM prediction model is established based on the measured hardened hardness and hardened layer depth data. The results of prediction and fuzzy neural network Comparative analysis. The results show that it is feasible to predict the hardenability by using the SVM method. Compared with the experimental results, the prediction error is within 5% and the accuracy is better. The prediction result is better than the BP neural network.
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