磁控形状记忆合金动态建模及仿真研究

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摘要：磁控形状记忆合金是一种新型功能材料，准确实用的动态模型的建立必然会为其进一步的应厢奠定基础。然而由于其变形机理的复杂性，难以从其物理特性出发建模。因此以实验数据为基础，用最小二乘支持向量机回归建立动态模型，可以把磁控形状记忆合金动态建模问题转换为一个非线性小样本函数回归估计问题，并与BP神经网络在估计精度和泛化能力两方面进行了性能对比分析。仿真结果表明，最小二乘支持向量机在精度和泛化功能方面做到了最好的折衷，是用于磁控形状记忆合金回归分析建立其动态模型的一种很有效的方法。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97556X/200904/31537670.html

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关键词：BP神经网络 支持向量机 cqvip 动态模型 最小二乘 磁控形状记忆合金 机器学习 Bp网络 最小二乘支持向量机