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林平
钢铁研究学报
针对齿轮钢精炼过程中钢材淬透性难以预测的问题，本文提出了一种多支持向量机的建模方法。将影响淬透性的各因素按其相关性进行分类，根据分类结果确定子模型个数和子模型的输入. 同时，为保证模型具有更好的拟合精度和泛化能力，在模型的训练中采用遗传算法对支持向量机进行参数寻优. 仿真结果表明，采用多支持向量机建立的钢材淬透性预测模型具有更高的预测精度.
关键词: 淬透性预报;支持向量机;遗传算法;齿轮钢
