一种基于自动机器学习的材料性能预测方法

本发明公开一种基于自动机器学习的材料性能预测方法，涉及材料性能预测与机器学习领域，所述基于自动机器学习的材料性能预测方法包括：获取钢材料数据，并构建目标数据集；构建目标数据集的元特征；根据元特征，构建初始种群；以训练好的个体的预测准确性为适应度，基于所述初始种群采用遗传算法进行迭代优化，获取适应度最优的训练好的个体作为材料性能预测模型；训练好的个体采用所述目标数据集对种群中的个体进行训练获得；基于所述材料性能预测模型对钢材料的性能进行预测。本发明实施例基于自动机器学习方法实现模型的自动选择和超参数的自动优化，减小了材料性能研究过程中模型构建的复杂性，并提升了材料性能研究过程中材料性能预测的精度。
上海大学
钱权 | 岳溪朝