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基于SOM-SVM组合分类器的涂层防护性能研究
摘要：
本文研究了基于自组织映射神经网络（SOM）和支持向量机（SVM）组合的分类器在涂层防护性能研究中的应用。首先，根据涂层的特性，选择了五个涂层性能指标作为分类器的输入特征。然后，使用SOM将数据降维并提取出其潜在的聚类信息。最后，使用SVM分类器进行分类。通过实验结果表明，使用SOM-SVM组合分类器比单独使用SVM或SOM分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性，可以有效地应用于涂层防护性能研究领域。
关键词：自组织映射神经网络；支持向量机；分类器；涂层防护性能；潜在聚类信息
引言：
涂层对于金属材料的防护具有重要作用，同时涂层防护性能也是涂层研究领域的热点之一。涂层防护性能的研究需要对多个性能指标进行综合评价，如耐腐蚀性、耐磨性、耐热性等。传统的涂层防护性能测试方法需要消耗大量的时间和资金，在涂层设计和研发中存在一定的缺陷。因此，开发一种高效、准确、可靠的涂层防护性能评估方法具有重要意义。
自组织映射神经网络（SOM）和支持向量机（SVM）是目前热门的分类器算法。SOM可以将高维数据降维到低维空间中并提取出其潜在的聚类信息，SVM可以有效地解决高维、非线性分类问题。因此，本文将SOM和SVM组合作为涂层防护性能研究中的分类器算法，探索其在多指标综合评价中的应用。
材料和方法：
本研究选择五个涂层性能指标作为分类器的输入特征，分别为耐腐蚀性、耐磨性、耐热性、外观质量和粘附强度。针对每一种指标，建立相应的测试方法并进行测量。然后，将所有测试数据进行归一化处理，保证不同指标之间的数据具有可比性。
接着，使用SOM将所有测试数据降维到一定的维度，并提取出数据的潜在聚类信息。SOM将数据分配到不同的类别中，并在每个类别中求出其聚类中心。使用聚类中心拼接而成的向量作为输入特征，送入SVM进行分类。
实验结果：
本研究将数据集分为训练集和测试集两部分，训练集用于训练SVM分类器，测试集用于测试分类器的分类精度和稳定性。研究结果表明，使用SOM-SVM组合分类器比单独使用SVM或SOM分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性。
结论：
本研究采用SOM-SVM组合分类器作为涂层防护性能研究中的分类器算法，通过多指标综合评价，可以有效地对涂层进行防护性能评估。实验结果表明，SOM-SVM组合分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性，可以有效地应用于涂层防护性能研究领域。未来，我们将继续追求更高的分类精度和更广泛的应用领域。