支持向量机算法优化钛矿渣胶凝材料组成研究
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TQ172.717

基金项目:

科技部社会公益基金资助项目(2000DIB10060)


Optimization of Compositions of Ground Ti-Bearing Slag Cementing Material by Support Vector Machine(SVM)
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    运用支持向量机算法对钛矿渣胶凝材料的组成进行优化.通过实验数据处理,建立了钛矿渣胶凝材料组成与28 d抗压强度关系的数学模型.研究结果表明,用支持向量机算法优化钛矿渣胶凝材料的组成是可行和有效的.

    Abstract:

    Support vector machine,a new computational method which can avoid over-fitting and has powerful prediction ability,has been used for establishing model of compositions and 28 d compressive strength of ground Ti-bearing slag cementing material.It implies that this new method of computation appears to be a useful tool for optimizing compositions of ground Ti-bearing slag cementing material.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

敖进清,彭毅,全红,金胜利,杨素波.支持向量机算法优化钛矿渣胶凝材料组成研究[J].建筑材料学报,2006,(4):393-398

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2005-07-06
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期: