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申请/专利权人：株式会社力森诺科
申请日：2022-09-12
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118043826A
专利技术分类：
专利摘要：通过使用被分类为学习完毕的聚类模型的簇来设定适当的权重，提高学习完毕的预测模型的预测精度。材料特性的预测模型制作方法，具有：取得学习用数据集的步骤；使用所述学习用数据集和聚类模型生成学习完毕聚类模型，并且将所述学习用数据集分类为N个簇的步骤；计算各所述簇的重心间的距离的步骤；使用所述簇的重心间的距离和表示所述学习用数据集的特征的参数，计算所述簇间的权重的步骤；以及对于每个所述簇，使用簇和所述权重生成学习完毕预测模型{Mi}1≤i≤N的步骤。
专利权项：1.一种材料特性的预测模型制作方法，具有：取得学习用数据集的步骤；使用所述学习用数据集和聚类模型生成学习完毕聚类模型，并且将所述学习用数据集分类为N个簇的步骤；计算各所述簇的重心间的距离的步骤；使用所述簇的重心间的距离和表示所述学习用数据集的特征的参数，计算所述簇间的权重的步骤；以及对于每个所述簇，使用簇和所述权重生成学习完毕预测模型{Mi}1≤i≤N的步骤。
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