[发明专利]一种基于机器学习的材料均匀延伸率预测方法在审
| 申请号： | 202110090971.X | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112951344A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 贾云飞;王栋铭;张显程;张勇;涂善东 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C60/00;G16C10/00;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人： | 邓琪 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供基于机器学习的材料均匀延伸率预测方法，包括：初步获取若干组待测材料的微观结构参数及均匀延伸率，得到标准数据集；根据标准数据集对第一极限学习机模型进行训练和测试，得到初始均匀延伸率预测模型；有针对性地再获取若干组待测材料的微观结构参数及均匀延伸率，得到真实数据集和第二均匀延伸率预测模型；利用结合粒子群优化算法的虚拟样本生成方法，围绕一部分真实样本生成虚拟样本；使用第二均匀延伸率预测模型对全部样本进行训练和测试，得到最终均匀延伸率预测模型。本发明的均匀延伸率预测方法，能够以较少的数据量，较为准确地预测均匀延伸率；本发明可以节省原始材料成本和计算时间成本，具有高精度、低成本的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 材料 均匀 延伸 预测 方法 | ||
【主权项】：
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