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支持向量机算法在熔盐相图数据库智能化中的若干应用

包新华  陆文聪  陈念贻  
【摘要】:支持向量机(SVM)方法可被用于熔盐系未知相图的计算机预报。将已知的二元卤化物系相图数据作为训练集,体系组分的离子半径和电负性作为特征量,用SVM方法可预报中间化合物的形成与否、熔化类型(同分熔化还是异分熔化)和估计中间化合物的熔点。本文报道了M_2M'F_4型的中间化合物的形成判据、M_3M'Cl_6型化合物的熔化类型的判据以及MM’X_4型中间化合物熔点计算的回归方程式。用“留一法”检验所得的数学模型并将结果与传统的模式识别方法(Fisher法和KNN)进行了比较,结果表明:SVM的预报准确率比Fisher法和KNN法都高。因此,SVM方法有望成为计算机预报未知相图的有力工具。

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