聚类筛选自适应机器学习辅助设计高可靠性无铅锡基焊料合金的方法

本发明公开了一种聚类筛选后自适应机器学习辅助设计无铅锡基焊料合金的方法，先收集获取无铅锡基焊料合金的材料数据建立数据集；再使用k‑means聚类方法对力学性能聚类，剔除性能较差的簇，把样本分类；将不同类别的合金成分和其特征筛选后的原子特征作为输入，其力学性能作为输出；建立单目标机器学习模型；对于每种机器学习模型采用留一交叉验证法和皮尔逊指数R作为机器学习模型精度指标，对于每种不同的力学性能，选取皮尔逊指数R最大的机器学习模型；对于收集到的无铅锡基合金成分数据做内差和正交排列组合，作为虚拟样本；最后将虚拟样本输入到机器学习模型中，得出力学性能预测值，根据预测值优选出性能优异的合金成分，实现辅助设计合金。
上海大学 | 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
董自强 | 元皓 | 游康东 | 贾延东 | 王刚 | 张统一 | 彭巨擘 | 蔡珊珊 | 罗晓斌 | 刘晨 | 王加俊