《表4 模型均方误差和平方相关系数》

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《基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测》

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将上述通过AISPSO算法优化的最优惩罚参数C和核参数γ用于SVM模型训练，得到的训练结果如图4所示，使用均方误差MSE和平方相关系数r2对模型进行评价，其结果如表4所示。从表4可知，a，m，b三个参数的SVM回归预测模型精度较高，模型均方误差MSE最小可达0.013 513，平方相关系数r2最大可达0.999 857；从图4中可以看出，预测模型能够实现对训练样本的精确模拟。