本發明公開了一種利用可解釋性的XGBoost機器學習算法設計高熱穩定性鐵基軟磁非晶合金的方法,具體的步驟包括:(1)建立鐵基非晶合金數據集;(2)數據集預處理;(3)通過機器學習建立預測模型,進行重要特征提??;(4)挖掘重要特征背后的物理意義,建立具有高準確度的合金設計準則;(5)合金設計準則的實驗驗證。本發明基于現有鐵基非晶合金軟磁性能和熱穩定性的實驗數據,利用機器學習模型可同時預測未知鐵基軟磁非晶合金的飽和磁感應強度(Bs)和初始晶化溫度(Tx),具有工作量小、可解釋性強、精度高、可靠性高、可操作性強等優點,可應用于設計不同體系鐵基軟磁非晶合金,顯著提高了新型高性能軟磁合金開發的效率、降低研發成本。
聲明:
“基于機器學習模型設計高熱穩定性鐵基軟磁非晶合金” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)