【摘 要】
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以樟子松板、柞木板、不锈钢板、平板玻璃板、花岗岩板、石膏板等6种材料为试材,运用分位数转换与粒子群算法-支持向量回归(PSO-SVR)算法对6种材料的隔声、吸声、光泽度、光
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以樟子松板、柞木板、不锈钢板、平板玻璃板、花岗岩板、石膏板等6种材料为试材,运用分位数转换与粒子群算法-支持向量回归(PSO-SVR)算法对6种材料的隔声、吸声、光泽度、光反射率、心理感受、心理温度冷暖感6个特性进行实验,建立室内装饰界面材料生态学属性模型,并依据均方根误差、决定系数对回归算法与预处理算法进行对比。结果表明:PSO-SVR模型优于支持向量回归(SVR)模型;原始数据使用分位数转换与缩放器处理后,效果最好;使用6种装饰材料的6个特性进行建模可行。
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