一种基于多模态学习的材料性能预测方法及系统

本发明公开了一种基于多模态学习的材料性能预测方法，包括：建立训练样本集；采用模态映射方法，将材料样本的成分参数进行模态变换，获得材料样本的灰度图像；进行多模态模型训练；采用模态映射方法，将待测材料的成分参数进行模态变换，获得待测材料的灰度图像；将待测材料的灰度图像和成分参数输入训练后的多模态模型，获得待测材料的性能参数预测结果。本发明使用了成分特征灰度图映射方案将数值模态的特征转换为灰度图像，大大增强了成分特征的表达能力，模态映射完成后的灰度图像和非成分参数组成多模态数据，使用多模态模型进行材料性能预测，大大提高了材料性能预测的准确性。
上海大学
钱权 | 曾毅 | 韩越兴 | 张瑞