技术编号：6043910
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。。其包括建立输入特征向量；分集处理；寻找最佳的SVM参数；通过训练集训练得到最佳的SVM模型；利用SVM模型预测电化学噪声腐蚀类型等步骤。本发明提供的基于支持向量机的电化学噪声腐蚀类型判别方法是利用电化学噪声腐蚀实验的数据进行腐蚀类型的判别，本方法能较好地完成腐蚀类型判别的任务，测试集精度高达100％；在稳定性方面，由于支持向量机在原理上采用了结构风险最小化的原则，因此使其更加稳定，而且每次训练结果也非常接近，并且不会出现过学习与欠学习的情况，因此预测精度...
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