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- [发明专利]蠕变试验数据的融合方法和装置-CN202310068444.8在审
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李旭东;张仕朝;许巍;苏彬
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中国航发北京航空材料研究院
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2023-02-06
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2023-04-25
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G16C60/00
- 本申请提供一种蠕变试验数据的融合方法和装置，方法包括，获得对应不同试样的多个试验数据集(包括蠕变试验获得的多个蠕变试验数据点)；若多个试验数据集符合合并条件，根据各试验数据集的子样数(即试验数据集包含的蠕变试验数据点的数量)进行预融合；用预融合后的试验数据集进行曲线拟合，得到三条热强参数综合曲线；删除位于限定范围外的蠕变试验数据点之后再次拟合，限定范围为三条热强参数综合曲线所限定的范围，重复该过程直至所有蠕变试验数据点均落在指定范围内后，将预融合后的试验数据集并为融合数据集。本方案将多个试验数据集并为融合数据集，扩充用于蠕变强度曲线拟合的数据量，提高了拟合得到的曲线的准确度。
- 试验数据融合方法装置
- [发明专利]一种基于支持向量机的光变曲线分类方法-CN201810914812.5有效
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袁慧宇;杨远贵;赵娟;戴海峰
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淮北师范大学
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2018-08-13
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2020-07-03
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G06K9/62
- 本发明公开了一种基于支持向量机的光变曲线分类方法，包括：步骤10）采集光变曲线数据与光变曲线类型；步骤20）对采集的光变曲线数据进行预处理；步骤30）根据预处理后的光变曲线数据，构建待分析数据集，并将所述数据集分为训练集和测试集；步骤40）设置支持向量机的核函数和惩罚系数,利用构建的训练集训练初始分类模型，得到训练后的分类模型，并利用构建的测试集对训练后的分类模型进行正确率测试，将正确率达到设定阈值的训练后的分类模型作为最终的分类模型；步骤50）利用最终的分类模型对光变曲线进行分类。该方法对噪声信号具有较强的抗干扰能力，分类更加准确，同时能检测出异常的光变曲线类型。
- 一种基于支持向量曲线分类方法
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