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摘要
目前我国对钢结构焊接质量安全鉴定主要依赖于经验判断,这种方法具有较大的不确定性。本研究借助现代检测仪器和测试技术,综合考虑现代统计学理论和凸二次规划理论,运用优秀的机器学习算法,对钢结构焊接质量进行全面分析,提出基于支持向量机的钢结构焊接质量安全评价方法,建立了钢结构焊接质量安全评价数学模型并进行仿真实验。理论分析和仿真试验结果表明,支持向量机解决了神经网络的局部最优问题,它的数学模型中样本仅以点积形式出现,其优良特性表明该方法在钢结构焊接质量安全评价中具有很大的应用潜力。
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目前我国对钢结构焊接质量安全鉴定主要依赖于经验判断,这种方法具有较大的不确定性。本研究借助现代检测仪器和测试技术,综合考虑现代统计学理论和凸二次规划理论,运用优秀的机器学习算法,对钢结构焊接质量进行全面分析,提出基于支持向量机的钢结构焊接质量安全评价方法,建立了钢结构焊接质量安全评价数学模型并进行仿真实验。理论分析和仿真试验结果表明,支持向量机解决了神经网络的局部最优问题,它的数学模型中样本仅以点积形式出现,其优良特性表明该方法在钢结构焊接质量安全评价中具有很大的应用潜力。
