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夏志敏

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：中国人民解放军海军工程大学船舶与动力学院核能科学与工程系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇核动力
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 1篇张大发
  • 1篇张耀
  • 1篇陈永红
  • 1篇夏志敏

传媒

  • 1篇武汉理工大学...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于SVM的核动力管道腐蚀状态评估方法研究被引量：3
2010年
支持向量机(SVM)是根据统计学理论提出的一种新的通用机器学习方法,在解决小样本分类评估等工程实际问题中具有独特的优势.文中根据腐蚀状态与腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,通过采用不同的核函数建立支持向量机分类评估模型对核动力某管道的腐蚀状态进行了评估.计算结果表明,采用RBF核函数的计算速度较快,结果较准确,运用支持向量机方法对核动力管道进行腐蚀评估在样本有限的情况下具有明显优势.
夏志敏张大发陈永红张耀
关键词：支持向量机
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