皇思洁
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：重庆大学更多>>
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- 相关领域：一般工业技术金属学及工艺理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVR的硬质功能薄膜制备工艺优化研究
- 材料作为三大支柱产业之一，是人类赖以生存和发展的物质基础。随着现代科技的飞速发展，对材料的表面处理技术也提出了越来越高的要求，如何改善材料的表面性能继而节约资源就显得尤为重要，薄膜技术的发展具有很重要的实用价值。硬质薄膜...
- 皇思洁
- 关键词：支持向量回归粒子群优化算法
- Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测被引量：5
- 2012年
- 为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型。模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出。经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度。
- 唐江凌蔡从中皇思洁肖婷婷
- 关键词：AL-CU-MG-AG合金支持向量回归粒子群优化
- 基于SVR的脉冲激光沉积TiN/AlN多层薄膜的工艺优化被引量：2
- 2013年
- 根据脉冲激光沉积(PLD)法在单晶Si试样表面沉积制备多层TiN/AlN硬质膜实验数据,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立不同工艺参数下沉积的TiN/AlN多层膜的AlN膜厚及TiN薄膜硬度的SVR预测模型。在相同的训练与测试样本集下,将SVR所得的AlN膜厚预测值与免疫径向基函数(IRBF)神经网络的计算结果进行比较。结果表明,SVR模型训练和预测结果的平均绝对百分误差要比IRBFNN模型的小,其预测精度更高,预测效果更好。应用SVR的TiN薄膜硬度模型对PLD法沉积TiN薄膜的工艺参数进行了优化,分析了多因素对PLD法沉积TiN薄膜硬度的交互作用和影响。该方法可为人们利用PLD法沉积TiN/AlN多层功能薄膜提供科学的理论指导,具有重要的理论意义和实用价值。
- 皇思洁蔡从中曾庆文
- 关键词：脉冲激光沉积TIN支持向量回归
- 支持向量回归在Zr-2合金晶粒尺寸预测中的应用被引量：2
- 2013年
- 根据Zr-2合金的晶粒尺寸在不同热工艺参数(变形温度、变形程度、变形速率)下的12组实测数据,应用基于粒子群算法寻找最优参数的支持向量回归方法,建立了合金晶粒尺寸的预测模型。通过与模糊神经网络模型的结果进行比较,结果表明:基于相同的试验样本,支持向量回归预测模型的平均绝对误差和平均绝对百分误差都比模糊神经网络预测模型的小,而复相关系数大。这说明,支持向量回归预测模型预测精度比模糊神经网络模型要高,是简单而精确的建模方法,可用于优化热加工参数。
- 唐江凌蔡从中肖婷婷皇思洁
- 关键词：支持向量机模糊神经网络晶粒尺寸
