简介:摘 要 航材消耗预测是航材管理的重要组成部分,它的水平的好坏直接影响着部队的军事经济效益,更是影响着部队战斗力的生成。本文根据部队年度消耗训练样本的实际情况,引入了AdaBoost算法和支持向量机,提出了一种基于AdaBoost算法的支持向量机回归方法,对航材消耗进行预测分析,分析表明它能够更好的解决小样本的训练学习的问题。
简介:【摘要】锆质耐火材料具有耐高温、抗酸性渣好、腐蚀小、粘渣轻微、热膨胀系数小、热震安稳性好等特色,主要用作钢包(或中心包)滑动水口砖、长水口、塞棒、浸入式水口等,同相应的铝碳质料相比,产品具有更好的抗氧化性、热震安稳性和抗冲刷性及更高的强度,故运用寿命也较长。总的来说,含锆质料因其超卓的功能,现已在耐火资料范畴中得到广泛使用。因此耐火材料中的氧化锆成分的检测就显得尤为重要,目前多数钢企采用的是X射线荧光光谱化学分析(XRF) 熔铸玻璃片法,有一部分钢企仍然采用 GB/T 4984-2007 含锆耐火材料化学分析方法。就目前来看熔铸玻璃片法检测的结果更稳定、准确、快速。