[发明专利]一种基于机器学习算法的装备基座机械阻抗预测方法在审
| 申请号： | 202210707271.5 | 申请日： | 2022-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN115186402A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 唐樟春;穆帅;夏艳君;袁云龙;刘春洋;刘盼 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于机器学习的装备基座阻抗预测方法，属于阻抗预测领域。具体步骤为：建立装备基座模型，确定装备基座的设计参数，确定需要预测的阻抗类型；样本点信息为基座的各个参数值；对所有样本点进行谐响应仿真分析和结果后处理，获取样本点对应基座速度阻抗数据；将所有样本点对应的速度阻抗数据中相同频率下的数据抽取出来，作为机器学习的训练集；通过支持向量机回归，针对每个频率进行回归拟合，得到所有频率的支持向量机回归模型；将测试样本设计参数带入每个频率对应的支持向量机回归模型中，得到各个频率对应的预测结果。在频域中将这些结果连接，得到近似的装备基座阻抗预测曲线。本发明解决基座阻抗预测的问题，且具有高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 算法 装备 基座 机械 阻抗 预测 方法 | ||
【主权项】：
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