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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