一种基于支持向量机回归的磨削去除量预测方法 | |
赵吉宾; 赵敬川; 李论; 张洪瑶 | |
2022-03-18 | |
著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
国家 | 中国 |
文献子类 | 发明 |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 本发明公开了一种基于支持向量机回归的磨削去除量预测方法,属于机器学习技术领域。该方法是使用支持向量机回归算法对实验数据进行训练和测试,得到支持向量机预测模型,从而实现对磨削去除量的预测;步骤:(1)数据处理:将实验数据分为训练集数据和测试集数据,并进行归一化处理;(2)构建SVR模型:设定预测模型参数,并对训练集数据进行训练得到预测模型;(3)测试SVR模型:利用预测模型对测试集数据进行测试;(4)判断SVR模型:判断测试结果是否满足要求;(5)预测去除量:如果测试结果满足要求,则保存预测模型并输出预测结果;否则重新选择预测模型参数并进行训练,直至测试结果满足要求。 |
申请日期 | 2020-08-31 |
语种 | 中文 |
状态 | 公开 |
内容类型 | 专利 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30638] |
专题 | 工艺装备与智能机器人研究室 |
作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵吉宾,赵敬川,李论,等. 一种基于支持向量机回归的磨削去除量预测方法. 2022-03-18. |
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