[发明专利]一种基于密度不平衡样本数据的材料性能预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于密度不平衡样本数据的材料性能预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤：

根据样本的类别标签将样本数据集划分为不符合预期性能的第一材料数据集和符合预期性能的第二材料数据集；所述第一材料数据集中样本数据的数量大于第二材料数据集中样本数据的数量；

检测所述第一材料数据集和所述第二材料数据集中的属于边界样本的样本数据，组成第三材料数据集；

利用所述样本数据集训练第一材料分类模型，利用所述第三材料数据集训练第二材料分类模型；

并行集成训练后的第一材料分类模型和第二材料分类模型，获得集成模型；

利用所述集成模型进行材料性能的预测分类。

2.根据权利要求1所述的基于密度不平衡样本数据的材料性能预测方法，其特征在于，所述检测所述第一材料数据集和所述第二材料数据集中的属于边界样本的样本数据，组成第三材料数据集，具体包括：

基于近邻计算方法确定所述第二材料数据集中的属于边界样本的样本数据，组成边界域；

将所述边界域和所述第一材料数据集合并获得融合样本集；

根据所述边界域，基于欧式距离计算方法确定所述融合样本集中的属于边界样本的样本数据，组成第三材料数据集。

3.根据权利要求2所述的基于密度不平衡样本数据的材料性能预测方法，其特征在于，所述基于近邻计算方法确定所述第二材料数据集中的属于边界样本的样本数据，组成边界域，具体包括：

基于近邻计算方法，计算第二材料数据集中每个样本数据在所述样本数据集中近邻的样本数据，获得第二材料数据集中每个样本数据的近邻的样本数据；

统计第二材料数据集中每个样本数据的近邻的样本数据中属于第一材料数据集的个数，获得第二材料数据集中每个样本数据的近邻统计个数；

将第二材料数据集中近邻统计个数在预设范围内的样本数据作为边界样本，添加至所述边界域。

4.根据权利要求2所述的基于密度不平衡样本数据的材料性能预测方法，其特征在于，所述根据所述边界域，基于欧式距离计算方法确定所述融合样本集中的属于边界样本的样本数据，组成第三材料数据集，具体包括：

获取所述边界域中的最靠前的样本数据添加至计算队列中，并将已添加至计算队列中的所述样本数据从所述边界域中删除；

获取所述计算队列中的第一个样本数据，作为待计算样本数据，并将所述待计算样本数据从所述计算队列中删除；

基于近邻计算方法，获取待计算样本数据在融合样本集中的近邻的样本数据，添加至统计集合中；

判断所述统计集合中近邻的样本数据的个数是否小于预设阈值，获得第一判断结果；

若所述第一判断结果表示否，则将统计集合中的所有近邻的样本数据添加至计算队列和所述第三材料数据集，并将所述统计集合中的所有近邻的样本数据从所述融合样本集中删除；

判断所述计算队列是否为空，获得第二判断结果；

若所述第二判断结果为否，则返回步骤“获取所述计算队列中的第一个样本数据，作为待计算样本数据，并将所述待计算样本数据从所述计算队列中删除”；

若所述第二判断结果为是，则判断所述边界域是否为空，获得第三判断结果；

若所述第三判断结果表示否，则返回步骤“获取所述边界域中的最靠前的样本数据添加至计算队列中，并将已添加至计算队列中的所述样本数据从所述边界域中删除”；

若所述第三判断结果表示是，则输出所述第三材料数据集。

5.一种基于密度不平衡样本数据的材料性能预测系统，其特征在于，所述预测系统包括：

样本数据集划分模块，用于根据样本的类别标签将样本数据集划分为不符合预期性能的第一材料数据集和符合预期性能的第二材料数据集；所述第一材料数据集中样本数据的数量大于第二材料数据集中样本数据的数量；

边界样本检测模块，用于检测所述第一材料数据集和所述第二材料数据集中的属于边界样本的样本数据，组成第三材料数据集；

模型训练模块，用于利用所述样本数据集训练第一材料分类模型，利用所述第三材料数据集训练第二材料分类模型；

模型集成模块，用于并行集成训练后的第一材料分类模型和第二材料分类模型，获得集成模型；

性能预测模块，用于利用所述集成模型进行材料性能的预测分类。