公开(公告)号：CN118761012B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411237627.9

申请日：2024-09-05

Applicant: 南昌大学

Inventor： 杨赞 ,  朱紫华 ,  鲁翠媛 ,  陈艳慧 ,  刘建胜 ,  黄纪绘 ,  杜兴 ,  陶洪康 ,  罗怡雯 ,  尹嘉豪

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/22 ,  G16C60/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了基于机器学习的IN718镍基合金成形缺失数据生成与预测方法，包括：构造IN718镍基合金成形核心数据集并进行数据预处理；基于数据相似性筛选准则与分布特性剔除异常数据；针对核心工艺参数完整数据集构造机器学习模型；根据核心工艺参数不完整数据集构造核心工艺参数缺失数据矩阵；以最小化均方误差为优化目标，采用梯度优化生成核心工艺参数缺失数据的最优填补值，形成核心工艺参数的填补数据集；合并填补数据集与完整数据集来构造机器学习模型，根据留一验证法评估机器学习模型精度，输出机器学习模型。本发明能够对IN718镍基合金成形的核心性能指标预测与核心工艺参数缺失数据填补，实现缺失数据的最优化填补，显著提高预测能力。

公开(公告)号：CN118761012A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202411237627.9

申请日：2024-09-05

Applicant: 南昌大学

Inventor： 杨赞 ,  朱紫华 ,  鲁翠媛 ,  陈艳慧 ,  刘建胜 ,  黄纪绘 ,  杜兴 ,  陶洪康 ,  罗怡雯 ,  尹嘉豪

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/22 ,  G16C60/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了基于机器学习的IN718镍基合金成形缺失数据生成与预测方法，包括：构造IN718镍基合金成形核心数据集并进行数据预处理；基于数据相似性筛选准则与分布特性剔除异常数据；针对核心工艺参数完整数据集构造机器学习模型；根据核心工艺参数不完整数据集构造核心工艺参数缺失数据矩阵；以最小化均方误差为优化目标，采用梯度优化生成核心工艺参数缺失数据的最优填补值，形成核心工艺参数的填补数据集；合并填补数据集与完整数据集来构造机器学习模型，根据留一验证法评估机器学习模型精度，输出机器学习模型。本发明能够对IN718镍基合金成形的核心性能指标预测与核心工艺参数缺失数据填补，实现缺失数据的最优化填补，显著提高预测能力。

公开(公告)号：CN119851834A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510328975.5

申请日：2025-03-20

Applicant: 南昌大学

Inventor： 杨赞 ,  欧阳宏超 ,  黄纪绘 ,  刘建胜 ,  柯星 ,  罗怡雯 ,  刘晓阳 ,  李志兴

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/27 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/006 ,  G06F16/25 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标设计方法，包括：（1）根据拉丁超立方采样产生种群、联合MATLAB和光学仿真软件中对种群个体发射率进行仿真评估，建立最小化三个波段反射率误差值的三目标数学优化模型；（2）依据角度值建立个体与参考向量匹配关系；（3）融合角度信息构建角度信息增强的径向基函数机器学习模型；（4）设计序列式全局与局部进化机制；（5）根据个体提升量计算实时状态参数；（6）构造PF驱动的筛选函数确定最优子代个体并进行仿真评估，若满足设计要求则输出各膜层最优厚度值，否则返回步骤（2）。本发明针对红外隐身材料膜层多目标特性设计自适应的序列式全局与局部进化机制，算法适应性强。