基于SVM的典型机械联接结构寿命预测研究



基于SVM的典型机械联接结构寿命预测研究

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基于SVM的典型机械联接结构寿命预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
· 引言	第9-10页
· 选题背景及研究意义	第10页
· 研究现状	第10-13页
· 主要研究内容及思路	第13-15页
· 本文的组织结构	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
2 SVM算法理论基础	第17-33页
· 机器学习基本概念	第17页
· SVM算法理论基础	第17-25页
· 最优分类超平面	第18-19页
· SVM算法	第19-22页
· SVM变形算法	第22-25页
· 核函数理论	第25-29页
· 核函数的定义与性质	第25-28页
· 核函数在SVM算法中的应用	第28-29页
· 基于SVM的多参数优化理论	第29-32页
· 多参数优化算法概述	第29-30页
· 人工蜂群算法原理	第30-31页
· 改进人工蜂群算法原理	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
3 基于ABC多参数优化的SVM建模预测分析	第33-58页
· 基于联接结构寿命预测SVM算法的最优实现方法	第33-38页
· 传统SVM与最小二乘SVM对比分析	第33-35页
· 序列最小优化SVM算法	第35-36页
· 梯度缩减SVM与最小二乘SVM对比分析	第36-37页
· SVM算法最优实现方法研究总结	第37-38页
· 基于联接结构寿命预测的核函数选择	第38-41页
· 基于ABC算法的SVM多参数优化	第41-52页
· SVM参数的相互约束关系	第41-45页
· 基于径向基核函数SVM的最优参数组合区域	第45-48页
· SVM模型的多参数优化算法	第48-50页
· L-ABC-SVM优化方法	第50-52页
· 基于铆接结构加速腐蚀试验的算法验证分析	第52-57页
· 本章小结	第57-58页
4 联接结构加速寿命腐蚀试验预测模型	第58-83页
· 试验背景	第58页
· 搭建加速寿命腐蚀试验平台	第58-62页
· 原始数据预处理	第62-67页
· 数据预处理方法	第62-65页
· 数据预处理方案	第65-67页
· 基于L-ABC-SVM的联接结构寿命预测	第67-81页
· 不同核函数对比分析	第67-72页
· 不同回归预测模型方法对比	第72-78页
· 寿命预测的数学模型	第78-81页
· 机械联接结构的寿命预测	第81页
· 本章小结	第81-83页
5 机械联接结构寿命预测系统软件开发	第83-91页
· 软件开发平台简介	第83页
· 软件开发目标	第83-84页
· 软件总体设计	第84-90页
· 需求分析	第84页
· 软件设计	第84-87页
· 软件功能	第87-89页
· 软件应用	第89-90页
· 本章小结	第90-91页
结论	第91-93页
致谢	第93-94页
参考文献	第94-99页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果	第99-100页

本篇论文共100页，点击这进入下载页面。

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