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公开(公告)号：CN115394381B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211015507.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习和两步法数据扩充的高熵合金硬度预测方法及装置，属于合金硬度预测领域。为解决现有技术对高熵合金硬度进行预测时往往因数据不足而进行数据扩充，其数据扩充方法无法保证生成数据的质量，不利于提高高熵合金的硬度预测准确度的问题。包括：步骤一、构建高熵合金物理特征与硬度的原始训练集；步骤二、构建GAN神经网络模型，对原始训练集特征进行扩充；步骤三、构建机器学习模型，将扩充特征数据集的特征生成标签，得到扩充训练集；步骤四、将扩充训练集与原始训练集构建合并训练集；步骤五、采用合并训练集对机器学习模型进行调参并训练，得到高熵合金硬度模型。通过本发明方法得到高熵合金硬度模型具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN119293539A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411362182.7
申请日：2024-09-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/2337 , G06F18/213
Abstract: 本发明一种基于等效粒度的高效式模糊聚类集成的锂电池健康状态估计方法及系统，涉及电池健康状态预测领域，为解决现有方法将每个样本视为独立的个体，而忽略了样本间的等价关系，以及使用全部的样本点学习数据集的核心主体簇结构的问题。本发明通过构建数据集的等效点集，并基于等效子集元素的潜在等效粒度构建潜在等效粒度集，将潜在等效粒度集划分为核心等效粒度集和模糊等效粒度集，衡量任意两个核心等效粒度之间的模糊关系，构建核心等效粒度关系矩阵，对主体簇结构进行识别，将模糊等效粒度分配给得到的主体簇结构，同时，将被隐藏样本点的标签还原为与其等价的潜在等效粒度的标签，得到共识结果；基于共识结果对电池健康状态进行预测。
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公开(公告)号：CN112802563B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110067791.X
申请日：2021-01-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于机器学习的二维过渡金属硫化物带隙和能带结构预测方法及装置，涉及过渡金属硫化物性能预测领域，用以解决不同的机器学习模型由于没有选择合适的特征而影响层状材料的性能预测精度的问题。本发明技术要点包括将材料属性电负性、第一电离势和原子半径作为预测带隙和能带结构的特征向量，并按照原子属性和结构属性设计多种特征组合；根据不同机器学习模型在多种特征组合中挑选对应的最优特征组合；将最优特征组合输入其对应的机器学习模型进行模型训练，分别获取带隙预测模型和能带结构预测模型；根据带隙预测模型和能带结构预测模型对未知的二维过渡金属硫化物带隙和能带结构进行预测。本发明可用于进一步研究层状材料性能参数的预测。
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公开(公告)号：CN117590233A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311468036.8
申请日：2023-11-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/367 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于特征生成器的金属离子电池电极平均电压与比容量的预测方法及装置，属于电池材料性质预测领域。为解决现有技术对金属离子电池电极平均电压与比容量进行预测时预测特征的选择不够准确、预测精度有待提高的问题。步骤一、构建包含物理特征的电极数据集；步骤二、通过数据清洗，减少异常值干扰使模型学习效果更好；步骤三、利用Matminer生成成分与结构特征；步骤四、确定最优超参数构建DNN模型；步骤五、基于LGBM模型应用SBS方法进行特征选择；步骤六、具有最优特征组合的数据集输入到DNN模型中训练，得到预测模型；步骤七、将待测数据输入模型中进行预测。通过本发明方法得到金属离子电池电极平均电压与比容量预测模型具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN112216355B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011140008.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法，属于材料固有属性计算领域，用以解决传统方法中单纯依赖于物理理论推导多组分晶体构型能而导致的预测计算不准确及不高效问题。本发明提出了以团簇扩展方法计算多组分晶体的构型能，通过将多体相互作用形成的团簇函数即相关函数作为输入特征值，然后利用机器学习算法进行模型训练和预测，获得多组分晶体构型能。相比于传统的严格依赖于物理理论推导的计算方法，本发明方法预测计算结果更加准确、高效，可推广到计算多组分晶体的其他标量属性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114613456B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210221449.5
申请日：2022-03-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16C60/00 , G16C10/00 , G06F18/2321
Abstract: 本发明提供了一种基于改进密度峰值聚类算法的高熵合金硬度预测方法，属于合金硬度预测领域。为了解决高熵合金数据集数据结构差异较大，采用传统的回归模型直接对整个高熵合金数据集的硬度进行预测，不能较好的学习到高熵合金数据集的内部结构特征，导致预测能力较差的问题。本发明包括以下步骤：1、针对原始的密度峰值聚类算法进行改进得到改进密度峰值聚类算法，称为SKTDPC算法；步骤1‑1、基于K‑d树加速局部密度的计算；步骤1‑2、通过稀疏搜索策略加速相对距离的计算；步骤1‑3、聚类中心的自适应确定；步骤2、依据改进密度峰值聚类算法对高熵合金硬度进行预测；本发明改进密度峰值聚类算法进行了双重加速，降低了算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN110968954A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911212284.X
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 一种基于元胞自动机的BGA锡铅焊球凝固过程模拟方法，属于金属凝固过程模拟领域，为了解决目前在使用元胞自动机方法模拟金属凝固过程时未考虑在非等温、非等溶质界面情况下需要使用非平衡界面系列模型来模拟过冷合金熔体快速凝固的过程，导致模拟过程不符合BGA锡铅焊球实际凝固过程。物理性质参数的获取；将固定的二维计算区域均匀划分为正方形网格；初始化单位元胞；建立枝晶生长模型；对液相胞进行捕获；根据建立的枝晶生长模型计算被捕获的临近界面胞的固相增长率、剩余的液相溶质浓度和单位元胞的温度；在每次计算得到的单位时间步长进行累加，计算模拟过程结束；利用本发明研究等轴晶的生长过程和不同过冷度对等轴晶生长的影响。
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公开(公告)号：CN107957792A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711306085.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F3/0346 , G06F3/041 , G08C17/02 , G09B5/14
CPC classification number: G06F3/0346 , G06F3/0412 , G08C17/02 , G09B5/14
Abstract: 一种基于FPGA的智能多媒体演示器。它包括主控制无线发射部分（101）和无线USB接收部分（102）。主控制无线发射部分（101）包括FPGA发射处理端（103），射频通信发射模块（104），触摸屏（105）和六轴传感器（106）。无线USB接收部分（102）包括射频通信接收模块（107），FPGA接收处理端（108）和USB接口电路（109）。利用六轴传感器（106）采集鼠标运动的姿态数据，经 FPGA发射处理端（103）解算处理为光标相应的位移信息，按照SPI协议发送给射频通信发射模块（104）。无线USB接收部分（102）的射频通信接收模块（107）接收信息，经FPGA接收处理端（108）处理为光标位移信息和按键信息，再按照USB2.0协议编码，通过USB接口电路（109）完成和电脑的通信，实现无线空中鼠标控制终端的功能。
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公开(公告)号：CN112216356B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202011140018.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于机器学习的高熵合金硬度预测方法，属于金属材料硬度预测技术领域，用以解决传统方法预测搜索性能优异的高熵合金耗时耗力且不准确的问题。该方法包括，获取用来预测高熵合金硬度的特征数据训练集；对特征数据进行筛选，获取最优特征组合；通过十重交叉验证方法选择机器学习模型；采用选择的机器学习模型并输入最优特征组合进行模型训练；根据训练好的模型对未知的高熵合金硬度进行预测，挑选出预测硬度高且预测可信性好的高熵合金。本发明中的特征筛选方法与现有的穷举法需要排列所有特征的组合去寻找最优特征相比，在基于机器学习算法进行高熵合金硬度预测时，不仅对高熵合金性能预测较为准确，而且更为节省计算资源与时间。
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公开(公告)号：CN110968954B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201911212284.X
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 一种基于元胞自动机的BGA锡铅焊球凝固过程模拟方法，属于金属凝固过程模拟领域，为了解决目前在使用元胞自动机方法模拟金属凝固过程时未考虑在非等温、非等溶质界面情况下需要使用非平衡界面系列模型来模拟过冷合金熔体快速凝固的过程，导致模拟过程不符合BGA锡铅焊球实际凝固过程。物理性质参数的获取；将固定的二维计算区域均匀划分为正方形网格；初始化单位元胞；建立枝晶生长模型；对液相胞进行捕获；根据建立的枝晶生长模型计算被捕获的临近界面胞的固相增长率、剩余的液相溶质浓度和单位元胞的温度；在每次计算得到的单位时间步长进行累加，计算模拟过程结束；利用本发明研究等轴晶的生长过程和不同过冷度对等轴晶生长的影响。
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