[发明专利]基于深度学习支持向量机的临界热流密度预测方法有效
| 申请号： | 201910854049.6 | 申请日： | 2019-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN110751173B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 蒋波涛;徐新;黄新波;蒋卫涛 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明公开了基于深度学习支持向量机的临界热流密度预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：对收集到的临界热流密度原始数据分为两个部分：原始数据的70％作为训练集，用X＝{(x |
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| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 支持 向量 临界 热流 密度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习支持向量机的临界热流密度预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1：对收集到的临界热流密度原始数据分为两个部分：原始数据的70％作为训练集，用X＝{(x
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