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《基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统研究》篇一
一、引言
在钢铁工业中,连铸工艺作为核心环节,对生产效率和产品质量具有决定性影响。其中,薄板坯连铸技术因其在高效生产优质薄板产品方面的优势而备受关注。然而,连铸过程中可能出现的漏钢问题,对生产安全和产品质量构成了重大威胁。为了有效解决这一问题,本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的薄板坯连铸漏钢预报系统。
二、支持向量机(SVM)理论
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,通过寻找高维空间中的最佳分类超平面,实现对数据的分类和预测。SVM算法具有较强的泛化能力和对高维数据的处理能力,因此被广泛应用于各种预测和分类问题中。
三、薄板坯
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