针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数c和核函数参数σ难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题，提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上，引入AMPSO优化SVR参数，建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测模型。通过硬质合金钢铣刀铣削的实验验证表明，相比于网格搜索法和神经网络算法，AMPSO-SVR算法在测试样本集的平均相对预测误差低至0.72%，相较前两者预测误差更小，可准确预测数控铣刀寿命，为数控加工过程中的换刀决策提供依据。
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