纳米氧化铝材料设计的支持向量机方法

结合纳米氧化铝材料的廉价制备的探索性研究和氧化铟气敏材料综合性能的优化研究，在已掌握支持向量机基本算法的基础上，研究以支持向量机为基础的实验设计的新算法和新软件，并用于寻求制备纳米氢氧化铝的最优条件的数学模型、寻求由纳米氢氧化铝煅烧制取纳米级α氧化铝粉或多孔薄膜的最佳条件和工艺的数学模型、寻求这一新的实验设计手段在氧化铟新型气敏元件综合性能的优化工作中的应用。实验设计中条件和工艺优化问题是材料设计领域普遍存在的问题，本课题不仅要解决纳米氧化铝廉价制备条件的优化等问题，而且要为其它材料科学家提供一整套行之有效的材料设计和实验设计的新方法、新软件。支持向量机方法不仅在材料设计领域将成为一种重要的数据处理算法，而且可望在化学化工等领域有广阔的应用前景。