本文主要研究内容
作者王家豪,孙升,何燕霖,张统一（2019）在《基于机器学习的工模具钢硬度预测》一文中研究指出：硬度是工模具钢性能的一个重要指标.本文通过机器学习中的层次聚类和LASSO回归方法,给出了工模具钢硬度-成分关系的解析表达式.层次聚类将79种牌号工模具钢的合金元素成分-硬度数据集按欧式距离分为了4簇,其中高铬钢和低铬钢两簇包含了几乎所有的数据.然后我们对高铬钢和低铬钢两簇数据分别进行LASSO回归,画出LASSO路径,并利用留一法交叉验证得到具有最佳泛化预测能力的成分-硬度的解析公式.之后引入电负性、原子半径变化率、价电子数、电子亲合能和第一电离能等原子尺度的特征,重新进行LASSO回归,得到了新的硬度公式.结果显示机器学习方法可以成功预报工模具钢的硬度.同时,使用原子尺度的特征为钢铁材料的性能研究提供了新的思路.
Abstract
ying du shi gong mo ju gang xing neng de yi ge chong yao zhi biao .ben wen tong guo ji qi xue xi zhong de ceng ci ju lei he LASSOhui gui fang fa ,gei chu le gong mo ju gang ying du -cheng fen guan ji de jie xi biao da shi .ceng ci ju lei jiang 79chong pai hao gong mo ju gang de ge jin yuan su cheng fen -ying du shu ju ji an ou shi ju li fen wei le 4cu ,ji zhong gao ge gang he di ge gang liang cu bao han le ji hu suo you de shu ju .ran hou wo men dui gao ge gang he di ge gang liang cu shu ju fen bie jin hang LASSOhui gui ,hua chu LASSOlu jing ,bing li yong liu yi fa jiao cha yan zheng de dao ju you zui jia fan hua yu ce neng li de cheng fen -ying du de jie xi gong shi .zhi hou yin ru dian fu xing 、yuan zi ban jing bian hua lv 、jia dian zi shu 、dian zi qin ge neng he di yi dian li neng deng yuan zi che du de te zheng ,chong xin jin hang LASSOhui gui ,de dao le xin de ying du gong shi .jie guo xian shi ji qi xue xi fang fa ke yi cheng gong yu bao gong mo ju gang de ying du .tong shi ,shi yong yuan zi che du de te zheng wei gang tie cai liao de xing neng yan jiu di gong le xin de sai lu .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国科学:技术科学的王家豪,孙升,何燕霖,张统一，发表于刊物中国科学:技术科学2019年10期论文，是一篇关于机器学习论文,工模具钢论文,硬度预测论文,中国科学:技术科学2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国科学:技术科学2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：机器学习论文; 工模具钢论文; 硬度预测论文; 中国科学:技术科学2019年10期论文;