[发明专利]一种数据驱动的人工智能材料预测系统有效
申请号: | 202010688463.7 | 申请日: | 2020-07-16 |
公开(公告)号: | CN111831808B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 赵旭山;王宗国;王珏;王彦棡;万萌;宋健龙;李凯;李杨 | 申请(专利权)人: | 中国科学院计算机网络信息中心 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 陈霁 |
地址: | 100190 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据 驱动 人工智能 材料 预测 系统 | ||
1.一种数据驱动的人工智能材料预测系统,所述系统至少包括:
用户交户层,配置为根据用户选择,确认通过何种方式进行材料性质预测,所述方式包括:构建新的材料预测模型,进行材料性质预测,或,使用已有材料预测模型,进行材料性质预测;以及,接受用户输入的材料特征量;
自动特征层,配置为根据输入的材料特征量,解析材料基元信息,所述材料基元信息包括材料组成元素、结构矩阵、工艺参数;以及,通过用户输入和自动检索两种方式中的至少一种,完善材料特征量维度;其中,所述完善材料特征量维度包括重新组合材料特征量和/或增加材料特征量的维度;
模型及自动训练层,配置为根据材料特征量,调用已有预测模型,预测材料性质;或根据材料特征量,和预测目标向量,自动选择预测模型的构成方式,建立新的材料预测模型,训练所述新的材料预测模型,根据训练完成的所述新的材料预测模型,预测材料性质;
其中,所述预测模型的构成方式基于以下模型中一种或多种的组合:
甄别、测试模型,用于甄别材料计算中的不合理数据,或测试材料计算中的数据是否合理;
回归模型,用于回归各种物理化学性质;
时序、图像场景模型,用于处理材料应用场景数据,应用场景数据包括材料时序数据、材料图像数据。
2.根据权利要求1所述的系统,还包括:
决策层,所述决策层包含,预先提取各材料预测模型中的网络参数,构建材料预测领域知识库;所述决策层,配置为,
接受用户通过自然语言提出的材料预测问题;
通过自然语言处理方法,以及材料预测领域知识库,生成问题答案,将所述问题答案反馈给用户。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述增加材料特征量的维度,包括,
增加材料组成元素单质的物理化学性质的特征量,所述材料组成元素单质的物理化学性质至少包括热/动力学性质、电子结构、磁性和力学性质。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述增加材料特征量的维度,包括,
增加目标材料构型信息的特征量,所述目标材料构型信息至少包括目标材料的微观晶体结构、介/宏观形态;以及,
增加目标材料构型信息的特征量的转换特征量,所述转换至少包括旋转、平移、对称操作。
5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述增加材料特征量的维度,还包括,
根据用户自行选择,添加材料特征量。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述甄别、测试模型基于K-Means、SupportVector Classifier或DBSCAN方法。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述回归模型基于Support Vector Reggression或Random Forest方法。
8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述时序、图像场景模型基于循环神经网络、在线神经网络、主动学习网络或对抗学习网络。
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