[发明专利]一种基于分级分类模型的人工智能筛选材料方法在审
| 申请号： | 202010564998.3 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111933226A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 魏永生;刘妍;付文英;袁博宇;陈玲熙;韦露;赵新生 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G16C20/70;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 221116 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分级分类模型的人工智能筛选材料方法，将影响材料结构和性能的制备工艺参数进行归纳总结，通过K‑means算法对参数进行科学取值，实验制备并测试材料的性能后获取实验数据。设定系统阈值，根据任一参数实验数据组的极差与阈值的差值，将参数分为敏感类参数和非敏感类参数。对于敏感类参数的实验测试结果进行多项式拟合，根据多项式拟合公式及其参数变量的指数值判定该参数的级数。根据参数的级数进行循环优化，直到参数的优化数值点与邻近实验值的离差小于阈值。以参数分类分级模型为核心建立一套新材料研发控制系统，对新材料研发过程中的制备参数进行优化管理，提高材料研发的效率，缩短研发周期，降低研发成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分级 分类 模型 人工智能 筛选 材料 方法 | ||
【主权项】：
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