[发明专利]一种使用元学习的小样本含能材料性能预测方法、存储设备及终端在审
| 申请号： | 202210442826.8 | 申请日： | 2022-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN114861532A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 叶宝云;安崇伟;刘畅;王晶禹;赵宇宁;周耀鉴 | 申请（专利权）人： | 中北大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/04;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 太原九得专利代理事务所(普通合伙) 14117 | 代理人： | 高璇 |
| 地址： | 030051 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种使用元学习的小样本含能材料性能预测方法、存储设备及终端，所述方法包括：S10，确定用于含能性能材料预测的输入特征和输出特征，其中，输入特征包括：晶面、晶面面积占比、温度、密度、结合能和扩散系数，所述输出特征包括：体积模量、剪切模量和杨氏模量；S20，获取样本数据，并将样本数据按比例随机划分为训练集和查询集，并将训练集划分为多个训练任务，多个训练任务共用查询集；S30，构建神经网络预测模型；S40，对训练集的多个训练任务进行元学习，得到神经网络预测模型的最优参数；S50，通过查询集对神经网络预测模型进行优化和评估；本发明具有在小样本情况下、有效提高预测精度的有益效果，适用于含能材料领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 使用 学习 样本 材料 性能 预测 方法 存储 设备 终端 | ||
【主权项】：
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