一种生物医用β钛合金的杨氏模量的机器学习预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种生物医用β钛合金的杨氏模量的机器学习预测方法，构建了三层结构，第一层机器学习模型用于预测生物医用钛合金的微观组织相组成，筛选β钛合金数据作为下一层模型的输入；第二层机器学习模型包括多个不同的基模型，输出β钛合金杨氏模量的初步预测结果；第三层机器学习模型以第二层机器学习模型的结果作为输入，得到β钛合金杨氏模量的最终预测结果。本发明提出的多层机器学习模型结构，快速、准确预测了生物医用β钛合金的杨氏模量，可代替大量的重复试验，降低了时间成本和研发成本。
基本信息
专利标题 ：
一种生物医用β钛合金的杨氏模量的机器学习预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596924A
申请号 ：
CN202210242347.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘兴军彭清华王翠萍于金鑫韩佳甲张锦彬黄艺雄郭毅慧杨水源卢勇
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明南路422号
代理机构 ：
厦门市首创君合专利事务所有限公司
代理人 ：
张松亭
优先权 ：
CN202210242347.1
主分类号 ：
G16C20/70
IPC分类号 ：
G16C20/70 G16C20/30 G16C60/00 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/70
•机器学习，数据挖掘或化学统计学
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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