模糊化支持向量机用于对7005铝合金力学性能的预测

摘要

用模糊化支持向量机，结合留一交叉验证的方法，对7005铝合金在不同工艺参数下的力学性能进行建模分析和定量计算。同偏最小二乘法和反向传播人工神经网络复合法(PLS-BPNN)进行比较，结果表明：FSVR算法拟合的精度高。对于力学的三种性能(抗拉强度、屈服强度、硬度)分析的均方根误差(RMSE)为：0.7596，2.0381，4.5742。相关系数分别为：0.982059，0.965402，0.980678。