一种基于SVM分类算法的燃烧进度变量优化方法

本发明涉及一种基于SVM分类算法的燃烧进度变量优化方法，包括：获取火焰数据，构造特征矩阵和分类矩阵；定义代价矩阵和正则化参数；基于特征矩阵和分类矩阵，通过调整代价矩阵和正则化参数，对SVM模型进行训练，得到权重向量，并将进度变量可视化；根据可视化后函数图像的单调性，输出得到最优进度变量。与现有技术相比，本发明使用SVM分类算法通过调整代价矩阵、正则化强度实现容忍度的增加，在算法陷入无解时给出一个相对较优解，从而获得满足约束条件的最优燃烧进度变量。