[发明专利]一种基于迁移学习的锡铋合金性能预测方法在审
| 申请号： | 201911225351.1 | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN110910969A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 马朝君;王旖旎;张文兵;陈光云;彭巨擘;沈韬;刘英莉;朱艳 | 申请（专利权）人： | 云南锡业集团（控股）有限责任公司研发中心 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明大百科专利事务所 53106 | 代理人： | 何健 |
| 地址： | 650000 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的锡铋合金性能预测方法，该方法通过构建深度信念网络，利用该模型，将学习到的先验知识迁移到新锡铋合金的特征学习中，对不同比例下的新型锡铋合金的性能进行预测，本发明利用已有的锡铋合金性能数据及预测模型的先验知识，在基于少量数据的实验情况下，能够有效降低深度学习算法由于样本量过少，不能有效学习到数据特征的问题；本发明方法利用迁移学习可以对新锡铋合金的对应性能进行预测，弥补了锡铋合金性能预测领域一定程度上的空缺；本发明方法实现的性能预测模型达到的预测率较未使用迁移学习的性能预测模型的预测率有了较大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 合金 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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