《表3 SVR核函数参数选优》

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《基于SVR-GSM的往复走丝线切割智能CAPP系统》

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本文应用由台湾大学林智仁教授开发的libsvm支持向量机软件包进行预测模型的构建。如图1所示，首先按照表2格式化样本集；基于libsvm软件包将格式化数据进行归一并训练归一化数据；在训练模型的过程中，对高斯核参数进行选优，选优结果见表3；最终得到MRR和Ra的SVR预测模型。另外，对比高斯核的三个参数选优前后模型（表4），经过参数选优得到拟合度更高的预测模型。