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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种差分进化与机器学习算法的低合金钢性能优化方法及装置，涉及机器学习技术领域。方法包括：获取低合金钢性能数据，并对所述低合金钢性能数据进行预处理及特征转化，获得第一数据后，通过差分进化算法与模型重要性排序的两阶段特征选择法，输出目标子集；后通过差分进化算法进行超参数寻化，构建机器学习模型，之后进行多目标优化算法，获得目标解集。通过差分进化算法进行超参数寻化，提高了快速筛选潜在的候选材料的效率，同时，降低了筛选潜在的候选材料的时间成本；接着通过多目标优化算法进行优化处理，快速有效地平衡碳钢抗拉强度与延展率的互斥性能，有助于找到不仅具有高强度而且具有足够延展性的材料，满足实际工程需求。
主权项：1.一种差分进化与机器学习算法的低合金钢性能优化方法，其特征在于，方法包括：S1，获取低合金钢性能数据，并对所述低合金钢性能数据进行预处理及特征转化，获得第一数据；S2，根据所述第一数据，通过差分进化算法与模型重要性排序的两阶段特征选择法，输出目标子集；S3，将所述目标子集通过差分进化算法进行超参数寻化，构建机器学习模型；S4，对所述机器学习模型进行多目标优化算法，获得目标解集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 差分进化与机器学习算法的低合金钢性能优化方法及装置
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