摘要
本发明涉及材料性能检测技术领域,具体公开了一种非金属电能计量箱壳体阻燃性能的预测模型,通过对阻燃试验测试样品的拉曼光谱数据进行学习和训练,建立通过拉曼光谱数据对非金属电能箱壳体材料阻燃性能进行预测分析的BO‑XGBoost模型,实现了对非金属电能计量箱壳体材料阻燃性能的快捷检测。
技术关键词
非金属电能计量箱
XGBoost模型
便携式拉曼光谱仪
拉曼光谱数据
超参数
水平垂直燃烧仪
材料性能检测技术
壳体
多项式
梯度提升模型
滤波
贝叶斯算法
滤光系统
标签
误差
冗余特征
系统为您推荐了相关专利信息
号码
定位方法
XGBoost模型
信号强度信息
训练机器学习模型
训练深度学习模型
拓扑结构信息
交互识别方法
数据
样本
深度神经网络模型
主成分分析降维
信号识别方法
无人机
短时傅里叶变换