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申请/专利权人：中建材玻璃新材料研究院集团有限公司;中国建材集团有限公司
摘要：本发明公开了基于蜘蛛蜂优化算法和机器学习算法的玻璃弹性模量预测方法，该方法包括：构建不同组分玻璃材料的弹性模量数据库；构建特征描述符；提供训练集样本，初始化蜘蛛蜂搜索算法的参数；设定蜘蛛蜂优化算法优化参数，运用其优化随机森林算法参数，得到最佳随机森林算法参数，建立玻璃弹性模量预测模型；输入测试样本数据，预测玻璃弹性模量。本发明将蜘蛛蜂优化算法用于优化随机森林算法参数寻优，结构简单，提高收敛速度和精度，且寻优得到的最优随机森林算法参数可以较明显地提高随机森林算法的性能，对于提高预测玻璃弹性模量的准确性具有现实意义。
主权项：1.基于蜘蛛蜂优化算法和机器学习算法的玻璃弹性模量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集不同组分氧化物玻璃的弹性模量数据，构建玻璃弹性模量数据库，所述玻璃弹性模量数据库包括一一映射的玻璃组分和其对应的弹性模量；步骤2：以元素摩尔含量和制备工艺参数作为输入参数的描述符，即以组成玻璃各个组分摩尔含量为一组描述符，以玻璃制备工艺参数，包括升温速率、熔化温度、保温时间构造描述符；步骤3：以步骤2构造的描述符为随机森林模型的输入，以步骤1构建的弹性模量数据库为随机森林模型的输出，构建训练集、测试集，建立随机森林模型；步骤4：引入蜘蛛蜂优化算法，优化选取的随机森林模型的参数；步骤5：基于优化后的参数建立性能最优的随机森林模型；步骤6：针对待预测的玻璃组分，利用最优的随机森林模型预测该玻璃组分的玻璃弹性模量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中建材玻璃新材料研究院集团有限公司 中国建材集团有限公司 基于蜘蛛蜂优化算法和机器学习算法的玻璃弹性模量预测方法
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