一种基于小样本机器学习的烟火药配方设计方法

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一种基于小样本机器学习的烟火药配方设计方法
申请号:CN202410842548
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118737317A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于小样本机器学习的烟火药配方设计方法,包括以下步骤;步骤1:建立烟火药的组分配比指标X1、粘合剂含量X2、组分粒径指标X3,与对应的燃烧速度Y1、燃烧温度Y2、燃烧热Y3的指标参数数据;步骤2:采用实验对步骤1确定的参数进行实验测试;步骤3:利用步骤1的参数数据建立SVM神经网络性能预测模型;步骤4:基于小样本机器学习,利用SVM神经网络对训练数据预处理;步骤5:对配方性能进行预测与验证,获得最佳的配方组成。本发明具有实验次数少、周期短、成本低以及方法操作简单的特点,能够准确构建配方组成与性能预测模型,高效准确设计烟火药配方的目的。
技术关键词
性能预测模型 样本 指标 粘合剂 烟火药配方 拉格朗日乘数法 线性学习器 数据 非线性 参数 红外测温仪 量热仪 验证方法 速度 关系 数学模型 还原剂 因子
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