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申请/专利权人：吉林大学
摘要：基于Levenberg‑Mar改进算法的激光选取熔化NiTi相变温度预测算法，包括如下步骤：采集NiTi相变温度实验数据，对实验数据结果进行特征选取；对数据集进行散点分析，通过残差平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用插值法将得到的多项式视为在局部上的逼近被插值函数，在数据拟合区间内，将数据进行拟合，得到数学模型经验公式，定义观测结果yi和预测结果y′i之间的残差平方和为Rss，当残差平方和值越小时，数据拟合越准确，Levenberg‑Mar改进算法反向预测，数据信息前向传递，而误差后向反馈，通过不断调节权重值，拟合真实输出，将需要预测的样本信息分别输入其中，得到预测结果，最终输出为NiTi材料预测相变温度。
主权项：1.基于Levenberg-Mar改进算法的激光选取熔化NiTi相变温度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：采集NiTi相变温度实验数据，每组数据含有8个数据点，对数据集进行划分，获取功率P数据集、扫描速度V数据集、扫描间距H数据集和层厚T数据集，P的单位为W，H的单位为mm，V的单位mms，T的单位为mm，温度的单位为℃；步骤2，对实验数据结果进行特征选取；对数据集进行散点分析；特征数据统一；所对应的自变量x1,x2,x3,x4分别为P、V、H、T，y1,y2,y3,y4分别为Ms、Mf、As和Af；步骤3，Levenberg-Mar改进算法预测；通过残差平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用插值法将得到的多项式视为在局部上的逼近被插值函数，在数据拟合区间内，将数据进行拟合，得到数学模型经验公式，定义观测结果yi和预测结果y′i之间的残差平方和为Rss，即： 式中，x1,x2,x3,x4分别表示P，V，H和T，Rss指均方残差和；当残差平方和值越小时，数据拟合越准确，即： 式中，am为x1、x2、x3和x4四个变量；步骤4，假定拟合数据模型的近似方程，在已有数据集上通过构建一个数学模型来拟合该数据集特征向量的各个分量之间的关系，数学经验模型结果为：Y＝yi,i＝1,2,3,4式中，y1,y2,y3,y4分别表示Af，As，Mf和Ms。
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百度查询： 吉林大学 基于Levenberg-Mar改进算法的激光选取熔化NiTi相变温度预测方法
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