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基于灰色支持向量机的裂纹扩展信息预测研究被引量：10: 2010年; 针对裂纹扩展是一个典型的非线性、随机过程,且裂纹数据样本少、获取困难等问题,提出一种基于灰色支持向量机的裂纹扩展预测模型。首先通过灰色模型对原始序列进行数据生成,以增强数据的规律性;然后选择合适的核函数,并用试验数据修正核函数;最后用支持向量机进行预测,并还原数据,得到预测结果。将其应用于某航天发射塔架裂纹扩展预测中,并与灰色模型、单一支持向量机、最小二乘支持向量机进行预测性能对比,结果表明,灰色支持向量机预测性能最优。同时也为裂纹扩展预测及提高预测性能提供一种新途径。; 康健左宪章唐力伟李浩师小红; 关键词：支持向量机核函数

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李浩