[发明专利]基于机器学习模型设计高热稳定性铁基软磁非晶合金在审
| 申请号： | 202011367742.X | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112582032A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 刘雄军;吕志超;王辉;吴渊;蒋虽合;吕昭平 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C60/00;C22C33/00;C22C45/02;B22D11/06 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种利用可解释性的XGBoost机器学习算法设计高热稳定性铁基软磁非晶合金的方法，具体的步骤包括：(1)建立铁基非晶合金数据集；(2)数据集预处理；(3)通过机器学习建立预测模型，进行重要特征提取；(4)挖掘重要特征背后的物理意义，建立具有高准确度的合金设计准则；(5)合金设计准则的实验验证。本发明基于现有铁基非晶合金软磁性能和热稳定性的实验数据，利用机器学习模型可同时预测未知铁基软磁非晶合金的饱和磁感应强度(B |
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| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 模型 设计 高热 稳定性 铁基软磁非晶 合金 | ||
【主权项】：
暂无信息
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