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摘要：本发明公开了一种预测RFe2型材料巨磁致伸缩性能的机器学习方法及装置，所述方法包括：构建RFe2型材料的成分‑性能‑磁致伸缩数据集；将所述成分‑性能‑磁致伸缩数据集划分成不同比例的训练集和测试集，根据不同比例下所述训练集和所述测试集的计算结果确定最终数据集，所述数据集包括训练集和测试集；利用所述最终数据集训练机器学习模型，得到训练后的机器学习模型，其中，所述训练集用于所述机器学习模型的训练，所述测试集用于验证所述机器学习模型的预测精度，最后通过所述训练后的机器学习模型预测所述RFe2型材料的巨磁致伸缩性能。本发明实现了能够快速筛选出具有大应变、窄滞后和宽温域的RFe2型磁致伸缩材料，大幅降低了研发成本。
主权项：1.一种用于预测RFe2型材料巨磁致伸缩性能的机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：构建RFe2型材料的成分-性能-磁致伸缩数据集；将所述成分-性能-磁致伸缩数据集划分成不同比例的训练集和测试集，根据不同比例下所述训练集和所述测试集的计算结果确定最终数据集，所述数据集包括训练集和测试集；利用所述最终数据集训练机器学习模型，得到训练后的机器学习模型，其中，所述训练集用于所述机器学习模型的训练，所述测试集用于验证所述机器学习模型的预测精度；通过所述训练后的机器学习模型预测所述RFe2型材料的巨磁致伸缩性能。
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百度查询： 西安交通大学 预测RFe2型材料巨磁致伸缩性能的机器学习方法及装置
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