[发明专利]物相预测模型训练方法、物相预测方法及装置、设备在审
| 申请号： | 202310699927.8 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116663423A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 周楠;黎小辉;侯成浩;张志波;杨莉;郑开宏 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院新材料研究所;佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 崔熠 |
| 地址： | 510650 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供一种物相预测模型训练方法、物相预测方法及装置、设备，涉及合金材料预测领域。该物相预测模型训练方法包括：获取多种已知高熵合金材料的元素成分以及已知物相，计算每种已知高熵合金材料的物化特征，根据多种已知高熵合金材料的物化特征和已知物相，生成原始样本数据集，分别对预设的多个第一初始学习器进行训练，得到多个第一目标学习器以及对应的预测物相，并生成目标训练数据集，对预设的第二初始学习器进行训练，得到第二目标学习器，物相预测模型包括：多个第一目标学习器和第二目标学习器。通个预设的多个第一初始学习器和预设的第二初始学习器进行集成训练，可提高物相预测模型对高熵合金材料物相的预测精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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