基于支持向量机的产品设计推理模型研究

为提高产品设计的智能化程度,面向产品设计中主体参数设计过程,以支持向量机作为推理算法,提出基于支持向量机的产品参数预测模型。分析了支持向量机方法,并建立相应的算法流程,通过数据归一化方法对数据集进行归一化,去除量纲对训练结果的影响,并通过遗传算法对算法进行优化,优选参数,最后收集企业数据,划分训练集和测试集,训练出模型后用测试集进行验证,结果表明算法正确率在90%以上,计算时间在0.8s以内,能够满足应用需求,同时也验证了该算法能够提高产品设计的效率,从而降低设计成本。