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天鹰座算法优化SVM对木材性能参数的预测
1
作者
朱明帅
王巍
《中国新技术新产品》
2024年第11期87-89,共3页
通过算法预测木材热处理的参数可避免宏观试验,节省成本。本文基于Aquilus优化算法对支持向量机模型进行优化并构建AO-SVM算法模型,以预测木材热处理后的机械性能参数,包括木材的抗压强度、纵截面硬度、断裂模量、弹性模量和横截面硬度...
通过算法预测木材热处理的参数可避免宏观试验,节省成本。本文基于Aquilus优化算法对支持向量机模型进行优化并构建AO-SVM算法模型,以预测木材热处理后的机械性能参数,包括木材的抗压强度、纵截面硬度、断裂模量、弹性模量和横截面硬度,各参数预测准确率均为97%以上。可见AO-SVM算法模型可用于预测热处理木材的部分机械性能参数,并有较高的预测准确度。
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关键词
木材热处理
Aquila优化算法
支持向量机
机械性能参数预测
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职称材料
题名
天鹰座算法优化SVM对木材性能参数的预测
1
作者
朱明帅
王巍
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《中国新技术新产品》
2024年第11期87-89,共3页
文摘
通过算法预测木材热处理的参数可避免宏观试验,节省成本。本文基于Aquilus优化算法对支持向量机模型进行优化并构建AO-SVM算法模型,以预测木材热处理后的机械性能参数,包括木材的抗压强度、纵截面硬度、断裂模量、弹性模量和横截面硬度,各参数预测准确率均为97%以上。可见AO-SVM算法模型可用于预测热处理木材的部分机械性能参数,并有较高的预测准确度。
关键词
木材热处理
Aquila优化算法
支持向量机
机械性能参数预测
分类号
S78 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
天鹰座算法优化SVM对木材性能参数的预测
朱明帅
王巍
《中国新技术新产品》
2024
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