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| 专利/申请号: | CN201910053717.5 | 专利名称: | 一种基于异质集成学习的材料性能预测模型构建方法 |
| 申请日: | 2019-01-21 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
| 专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号 |
| 专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G16C60/00 分类检索 |
| 公开/公告日: | 2022-07-26 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号: | CN109918708B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量: | 79 | 所属领域: | 预测模型专利转让搜索 |
摘 要:本发明涉及一种基于异质集成学习的材料性能预测模型构建方法,属于计算机与材料科学交叉技术领域。本发明通过机器学习中异质集成学习方法的Stacking方法构建一种材料性能预测模型,为材料的设计与制造提供一定的数据指导,提高新材料研发的效率,并降低研发周期与研发成本。本发明与现有技术相比,主要解决了目前材料基因工程中单模型预测的准确率较低,且泛化能力较弱等现象,通过Stacking集成学习方法将几种不同的机器学习模型集成为一个准确率高于基学习器的强预测模型(Stacking模型),再通过该模型对材料的性能进行预测。效果是:极大提高了预测准确率,提高了模型的泛化能力,有利于降低新材料研发成本。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
| 专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
| 专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
| 解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
| 专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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