基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统及其应用方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统及其应用方法，该系统包括：特征提取模块、机器学习模型训练模块、预测模块、反馈优化模块；数据预处理模块用于：对原始数据进行初步处理，初步处理包括去除无效数据和异常值；特征提取模块用于：采用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，提取频域特征，采用主成分分析PCA进行数据降维；机器学习模型训练模块用于：在训练过程中，采用交叉验证技术以确保模型的泛化能力，并通过梯度下降法加速模型的收敛过程；预测模块用于：预测高性能材料的材料性能得到预测结果；反馈优化模块用于：采用贝叶斯优化进行模型参数的自动优化，并通过对模型的预测结果进行分析，动态调整模型参数以提高预测精度。通过本发明专利技术实施例的方案，能够解决机器学习技术能够从大量的实验数据中学习规律，实现对材料性能的快速、准确预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及机器学习应用于材料科学，尤其涉及基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统及其应用方法。

技术介绍

1、随着科技的不断进步，高性能材料在航空、航天、电子、能源等领域的应用越来越广泛。这些材料通常具有优异的物理、化学或力学性能，对推动相关领域的技术创新具有重要意义。然而，高性能材料的研发往往需要大量的实验和测试，周期长、成本高，且难以保证材料性能的稳定性和可靠性。

2、近年来，机器学习技术在材料科学领域得到了广泛关注，尤其在材料性能预测、结构优化、故障诊断等方面显示出巨大的潜力。传统的材料性能预测方法主要依赖于物理模型和经验公式，这些方法在处理复杂体系时存在一定的局限性。相比之下，机器学习技术能够从大量的实验数据中学习规律，实现对材料性能的快速、准确预测。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统及其运用方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。

2、第一方面，本专利技术实施例中提供了一种基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的可视化筛选系统，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的可视化筛选系统，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的可视化筛选系统，其特征在于，

5.一种应用方法，其特征在于，所述方法适用于权利要求1中所述的基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统中，该可视化筛选系统包括数据预处理模块、特征提取模块、机器学习模型训练模块、预测模块、反馈优化模块；

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的高性能材料可视化筛选系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的可视化筛选系统，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的可视化筛选系统，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的可视...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈科元，马聪，荣菊，于晓华，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：