作者：刘利军 李东波 彭金辉 郭胜惠 张利波 陈...部分稳定氧化锆微波稳定性预测
摘要：针对微波加热制备部分稳定氧化锆过程的非线性、多变量、时变等复杂特点，运用机器学习方法中的LM-BP神经网络和支持向量机（SVM），以保温温度、升温速率、保温时间、降温速率和淬火温度作为输入量，稳定率为输出值，建立了微波加热制备部分稳定氧化锆的稳定率预测模型。分别利用两种预测模型进行稳定率的预测，通过与稳定率的测量值对比分析表明，两者均具有良好的预测能力，但SVM模型具有较高的预测精度。
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