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基于SVM的CFRW导电性建模预测研究

SVM-based Study of CFRW Conductivity Modeling Prediction
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摘要 针对碳纤维增强木质复合材料(CFRW)导电性具有非线性的特点,采用基于支持向量回归机(SVM)的机器学习方法建立碳纤维增强木质复合材料导电性预测模型。结果表明,所建模型的预测精度高、泛化能力强。 In view of the non-linear feature of carbon fiber reinforced wood-based composites,a support vector regression-based machine learning approach is adopted to set up a conductivity prediction model of carbon fiber reinforced wood-based composites and the prediction results show that the established model features high prediction accuracy and strong generalization ability.
出处 《林业机械与木工设备》 2011年第9期34-36,共3页 Forestry Machinery & Woodworking Equipment
关键词 碳纤维 增强木质复合材料 支持向量回归机 导电性 建模预测 carbon fiber reinforced wood-based composite (CFRW) support vector regression conductivity modeling prediction
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