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本发明提供了一种基于神经网络模型的合金成分优化方法，用于优化镍基高温合金的合金成分：首先针对所要制备的目标合金，制作数据集训练神经网络模型，所述模型的输入为合金成分，模型的输出为合金性能；之后使用所训练的模型预测合金性能，并依据模型预测结果...
该专利属于江苏大学所有，仅供学习研究参考，未经过江苏大学授权不得商用。

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