会议论文《基于支持向量机的高超声速进气道不起动模式细化分类研究》探讨了利用支持向量机技术对高超声速进气道不起动模式进行精细化分类的方法。该研究旨在提高进气道工作状态识别的准确性，为高超声速飞行器的气动性能优化提供理论支持。论文结合实验数据与机器学习算法，验证了该方法在复杂流动状态下分类的有效性，具有重要的工程应用价值。
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