一种基于机器学习模型的金属材料性能计算方法
基本信息
| 申请号 | CN202110766139.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113486588A | 公开（公告）日 | 2021-10-08 |
| 申请公布号 | CN113486588A | 申请公布日 | 2021-10-08 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 方正;卢峰;王轩泽;牟光俊;袁梦菲;熊杰;刘泽 | 申请（专利权）人 | 创材深造（苏州）科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 | 代理人 | 朱学绘 |
| 地址 | 215124江苏省苏州市中国（江苏）自由贸易试验区苏州片区苏州工业园区新发路29号万龙大厦4楼401-1室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习模型的金属材料性能计算方法，具体包括下列步骤：步骤一，根据已有数据的材料成分分布与工艺、经验确定实验样本的输入空间；步骤二，需要确定每个输入样本所提取的特征步骤三，确定输入样本所提取的特征后，进行迭代式的序列学习循环。本发明涉及机器学习算法技术领域，具体提供了一种基于机器学习模型的金属材料性能计算方法，通过使用模型改善置信度来寻找最优的备选实验点，与随机采样方法相比，在达到同样的性能指标的情况下，大幅减少了实验点的数量，节省了材料开发的时间与成本；与人工试错方法相比，不需要丰富的开发经验，降低了对于资深研发人员的需求。 |
