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公开(公告)号：CN114613449B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210193177.2
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新型非晶合金设计方法，具体包括下列步骤：S1：获取n种合金的成分及其对应的相结构，并进行数据预处理；S2：将数据集随机的均分为十份，九份为训练集，剩余一份为测试集；S3：使用随机森林模型对划分的数据集进行训练和测试，得到最终的预测模型；S4：利用最终的随机森林模型预测信息合金体系的玻璃形成能力。本发明涉及材料设计技术领域，具体提供了一种基于机器学习的新型非晶合金设计方法，该方法通过对非晶合金的玻璃形成能力预测，提高合金玻璃形成能力的预测效率和精度，从而能够极大缩短非晶合金的设计周期，降低研发成本。
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公开(公告)号：CN114613449A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210193177.2
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新型非晶合金设计方法，具体包括下列步骤：S1：获取n种合金的成分及其对应的相结构，并进行数据预处理；S2：将数据集随机的均分为十份，九份为训练集，剩余一份为测试集；S3：使用随机森林模型对划分的数据集进行训练和测试，得到最终的预测模型；S4：利用最终的随机森林模型预测信息合金体系的玻璃形成能力。本发明涉及材料设计技术领域，具体提供了一种基于机器学习的新型非晶合金设计方法，该方法通过对非晶合金的玻璃形成能力预测，提高合金玻璃形成能力的预测效率和精度，从而能够极大缩短非晶合金的设计周期，降低研发成本。
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