【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及材料分析预测，尤其涉及用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架。
技术介绍
1、镁阳极材料在许多工业应用中都有着关键的作用，特别是在电池、航空和汽车领域，随着技术进步，对其成分的精确预测变得至关重要，因为即使是微小的成分变化都可能对产品性能产生巨大影响，传统的成分预测方法主要依赖于经验模型和简单的统计方法，这些方法通常需要大量的实验数据和长时间的实验周期。
2、近年来，深度学习已在许多领域显示出其超越传统方法的能力，特别是在复杂数据模式识别和预测方面，卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)作为深度学习的两大主流架构，各自对应于空间和时间序列数据的特征提取。然而，如何将它们结合起来处理具有混合特性的数据，如镁阳极材料的物理、化学和结构特征，仍是一个挑战。
3、此外，深度学习模型的参数通常是通过反向传播和梯度下降等方法进行调整的，但当模型在实际应用中遇到新的、未在训练数据中出现的数据时，其预测性能可能会下降，因此，需要一种机制使模型能够自适应地根据实际应用中的新数据调整其参数，从而保持高水平的预测精度。
4、综上所述，开发一种能够准确预测镁阳极材料成分的深度学习框架，并具有自适应调整能力，是当前技术发展的迫切需求。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架。
2、用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，该框架包括：
3、数据预处理模块，用于从多种来源收集的原始数据中提
4、深度学习模型，接收从数据预处理模块传来的结构化特征数据，并基于卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)的组合预测镁阳极材料的成分；
5、自适应反馈模块，用于接收实际生产的镁阳极材料成分数据，并与深度学习模型预测的数据进行对比，以自动调整模型参数；
6、输出模块，接收自适应反馈模块的调整建议和深度学习模型的预测结果并展示。
7、进一步的，所述数据预处理模块具体包括：
8、数据采集单元，从实验仪器、生产线数据库及外部研究文献中收集原始数据；
9、数据清洗单元，接收来自数据采集单元的原始数据，移除其中的冗余、异常或无关数据；
10、数据转化单元，用于将清洗后的数据进行编码或格式化转换，生成统一的数据格式；
11、特征提取单元，从转化后的数据中识别并提取与镁阳极材料相关的物理、化学和结构特征，并将该特征转化为结构化特征数据，以供深度学习模型使用。
12、进一步的，所述结构化特征数据的转换具体如下：
13、对物理特征，包括密度、电导率、热导率，进行量化处理，得到连续数值，将该连续的数值特征标准化到一个统一的范围：0到1之间；
14、对化学特征，包括化学成分、元素种类及其摩尔比进行编码处理，利用类别嵌入技术，将非数值的化学信息转化为数值向量形式；
15、对结构特征，包括晶体结构、格子常数、晶面取向进行空间向量化处理，利用空间坐标和结构参数生成三维数据矩阵或张量；
16、将处理后的物理、化学和结构特征数据进行融合，形成统一的结构化特征数据矩阵，其中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
17、进一步的，所述卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)组合预测镁阳极材料成分具体包括：
18、数据分层单元：将结构化特征数据按其物理、化学和结构特征分层，将相应的特征数据分别输入至卷积神经网络和循环神经网络的特定部分；
19、卷积处理单元：接收物理和结构特征数据，采用多层卷积层和池化层，对输入的特征数据进行空间特征提取，生成特征映射；
20、循环处理单元：接收化学特征数据，使用多层循环层，对输入的时间序列或顺序化的化学信息进行长时距特征捕获；
21、特征融合单元：将卷积处理单元和循环处理单元提取出的特征映射进行融合，形成统一的特征表示；
22、输出预测单元：接收特征融合单元的输出，通过一至多个全连接层，将融合后的特征映射转化为镁阳极材料的成分预测结果。
23、进一步的，所述卷积处理单元具体包括：
24、特征调整层：将物理和结构特征数据调整为特定的3d张量，以适应后续的卷积操作；
25、多层卷积操作，每层包括：
26、卷积层：采用指定大小(例如3x3或5x5)的滤波器对输入数据进行卷积操作，提取其局部空间特征；
27、激活层：使用relu激活函数，增强模型的非线性表示能力；
28、批量标准化层：进行数据标准化，加速模型收敛并提高模型稳定性；
29、池化层：在每一或多个卷积操作后，通过最大池化方法对特征图进行下采样，减少数据维度并增强特征的鲁棒性；
30、特征展平层：将最后一个池化层的输出展平为一维向量，为特征融合或后续全连接层做准备；
31、特征映射生成：处理完毕后，得到的展平的一维向量即为该卷积处理单元对物理和结构特征数据的空间特征提取结果。
32、进一步的，所述特征融合单元接收来自卷积处理单元的特征映射，该特征映射为一维向量形式，代表了物理和结构特征的空间信息，接收来自循环处理单元的特征映射，该特征映射为一维向量形式，代表了化学特征的时间序列或顺序信息，对两种特征映射进行拼接，形成一个更长的一维向量，再通过一个或多个全连接层，并进行非线性转换，将拼接后的一维向量进行特征提取与整合，输出经过处理的统一特征表示，该特征表示既融合了物理和结构的空间信息，还包括化学的时间序列或顺序信息。
33、进一步的，所述输出预测单元接收来自特征融合单元的统一特征表示，该表示为一维的特征向量，包括物理、结构及化学的综合信息，将该特征向量输入至第一个全连接层，并通过激活函数进行非线性转换，提取与预测目标相关的关键特征；
34、通过一系列的全连接层，每层都伴随激活函数，确保模型的非线性表示能力，同时进一步细化和提取与预测目标更为关联的特征；
35、在最后一个全连接层后，不使用激活函数，输出一个与预测目标长度相符的向量，该向量表示对镁阳极材料各成分的预测值。
36、进一步的，所述卷积神经网络具体为：
37、卷积操作：
38、
39、其中：
40、是在第l层的输出特征映射的位置(i,j)处的值；是第l层的卷积核中位置(m,n)处的权重；是在第l-1层的输入特征映射的位置(i+m,j+n)处的值；b(l)是第l层的偏置项；m和n是卷积核的大小；
41、在卷积层中，遍历输入特征映射上的每一个位置，使用卷积核w(l)和对应的局部区域进行点积操作，并加上偏置，从而得到输出特征映射的每一个位置的值；
42、激活函数(relu)：
43、其中，表示在经过激活函数处理后的第l层的输出特征映本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，该框架包括：
2.根据权利要求1所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述数据预处理模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述结构化特征数据的转换具体如下：
4.根据权利要求3所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述卷积神经网络和循环神经网络组合预测镁阳极材料成分具体包括：
5.根据权利要求4所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述卷积处理单元具体包括：
6.根据权利要求5所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述特征融合单元接收来自卷积处理单元的特征映射，该特征映射为一维向量形式，代表了物理和结构特征的空间信息，接收来自循环处理单元的特征映射，该特征映射为一维向量形式，代表了化学特征的时间序列或顺序信息，对两种特征映射进行拼接，形成一个更长的一维向量，再通过一个或多个全连接层，并进行非线性转换，将拼接后的一维向量进行特征提取与整合，输出经过
7.根据权利要求6所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述输出预测单元接收来自特征融合单元的统一特征表示，该表示为一维的特征向量，包括物理、结构及化学的综合信息，将该特征向量输入至第一个全连接层，并通过激活函数进行非线性转换，提取与预测目标相关的关键特征；
8.根据权利要求7所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述卷积神经网络具体为：
9.根据权利要求8所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述自适应反馈模块接收实际生产的镁阳极材料成分数据，将该数据作为参考真实值，接收来自深度学习模型的镁阳极材料成分预测数据；
10.根据权利要求9所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述展示模块将深度学习模型的预测结果以表格、图形或文本形式展示，同时展示模型预测与实际生产数据之间的误差。
...【技术特征摘要】
1.用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，该框架包括：
2.根据权利要求1所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述数据预处理模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述结构化特征数据的转换具体如下：
4.根据权利要求3所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述卷积神经网络和循环神经网络组合预测镁阳极材料成分具体包括：
5.根据权利要求4所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述卷积处理单元具体包括：
6.根据权利要求5所述的用于镁阳极材料成分预测的深度学习框架，其特征在于，所述特征融合单元接收来自卷积处理单元的特征映射，该特征映射为一维向量形式，代表了物理和结构特征的空间信息，接收来自循环处理单元的特征映射，该特征映射为一维向量形式，代表了化学特征的时间序列或顺序信息，对两种特征映射进行拼接，形成一个更长的一维向量，再通过一个或多个全连接层，并进行非线性转换，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘笑达，侯利锋，卫英慧，杜华云，王骞，卫欢，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：
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