支持向量机算法优化钛矿渣胶凝材料组成研究  

Optimization of Compositions of Ground Ti-Bearing Slag Cementing Material by Support Vector Machine(SVM)

作　　者：敖进清[1] 彭毅[2] 全红 金胜利[1] 杨素波[2] 

机构地区：[1]武汉科技大学湖北省耐火材料与高温陶瓷重点实验室,湖北武汉430081 [2]攀枝花钢铁研究院,四川攀枝花617000 [3]昆明高等冶金专科学校冶金与矿业学院,云南昆明650033

出　　处：《建筑材料学报》2006年第4期393-398,共6页Journal of Building Materials

基　　金：科技部社会公益基金资助项目(2000DIB10060)

摘　　要：运用支持向量机算法对钛矿渣胶凝材料的组成进行优化.通过实验数据处理,建立了钛矿渣胶凝材料组成与28 d抗压强度关系的数学模型.研究结果表明,用支持向量机算法优化钛矿渣胶凝材料的组成是可行和有效的.Support vector machine, a new computational method which can avoid over-fitting and has powerful prediction ability, has been used for establishing model of compositions and 28 d compressive strength of ground Ti-bearing slag cementing material. It implies that this new method of computation appears to be a useful tool for optimizing compositions of ground Ti-bearing slag cementing material.

关 键 词：支持向量机算法 钛矿渣 胶凝材料 组成 

分 类 号：TQ172.717[化学工程—水泥工业]