《表1 未归一化与归一化后的SVM分类预测准确率》

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《基于支持向量机的碳纤维增强复合材料梁的分层损伤识别》

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MATLAB自带的SVM函数仅支持二分类，而LIBSVM工具箱[19]可进行多分类和回归识别，故采用LIBSVM工具箱进行SVM的训练与预测。将原始数据库的样本划分为训练样本集和预测样本集，其中预测样本选定为数据库的每类损伤变量最后两组。为加快训练时的收敛程度，对训练和预测样本进行归一化预处理。表1对比了未归一化与归一化后的SVM分类预测准确率，进一步证实了归一化的重要性。