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公开(公告)号：CN116052818A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310119236.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本公开提供了一种材料属性预测方法及装置，该材料属性预测方法首先获取多个样本材料的组分数据作为训练数据，对训练数据进行标准化，对进行标准化后的训练数据进行线性插值，得到训练用数据集，然后依据训练用数据集对材料属性预测模型进行训练，将待测材料数据输入依据训练好的材料属性预测模型，得到材料属性预测结果，通过对训练数据进行标准化来去除影响模型性能的元素，从而提升训练数据的质量，并利用线性插值方法增加数据集大小，能够很好地适用于小样本的材料属性预测，同时还使用全连接层构成的神经网络对材料属性进行精确预测，数据扩充与神经网络相结合的方法优于自动机器学习方法。
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