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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于机器学习的最优合金性能预测方法与装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115274023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211048408.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于机器学习的最优合金性能预测方法与装置是由隽永飞;牛国帅;张佼;戴永兵;姜海涛;杨健;孙宝德设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的最优合金性能预测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的最优合金性能预测方法、装置以及电子设备，涉及合金性能优化技术领域，缓解了现有技术中对于合金性能预测结果的准确度较差的技术问题。该方法包括：获取原始数据集；其中，原始数据集中包括多种合金的成分特征数据、热处理特征数据和性能特征数据；基于预设特征标准，对原始数据集进行特征筛选处理，得到处理后的特征数据集；其中，特征标准包括成分特征标准、热处理特征标准和性能特征标准；基于特征数据集，创建合金最优性能的SVR预测模型；利用SVR预测模型，通过遍历回溯算法对待预测数据集进行性能预测，得到待预测数据集对应的最优性能预测结果。

本发明授权基于机器学习的最优合金性能预测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的最优合金性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始数据集；其中，所述原始数据集中包括多种合金的成分特征数据、热处理特征数据和性能特征数据； 基于预设特征标准，对所述原始数据集进行特征筛选处理，得到处理后的特征数据集；其中，所述特征标准包括成分特征标准、热处理特征标准和性能特征标准； 基于所述特征数据集，创建所述合金最优性能的SVR预测模型； 利用所述SVR预测模型，通过遍历回溯算法对待预测数据集进行性能预测，得到所述待预测数据集对应的最优性能预测结果； 其中，所述利用所述SVR预测模型，通过遍历回溯算法对待预测数据集进行性能预测，得到所述待预测数据集对应的最优性能预测结果，包括： 对所述待预测数据集中的特征数据进行随机组合选取，得到全部待预测数据； 利用所述SVR预测模型分别对所述全部待预测数据进行性能预测，得到所述待预测数据集对应的最优性能预测结果； 所述利用所述SVR预测模型分别对所述全部待预测数据进行性能预测，得到所述待预测数据集对应的最优性能预测结果，包括： 利用所述SVR预测模型对目标待预测数据进行性能预测，得到目标预测结果； 对所述目标预测结果是否为当前已预测结果中的最优预测结果进行第一判断； 如果第一判断结果为是，则对所述当前已预测结果是否涵盖所述全部待预测数据进行第二判断； 如果第二判断结果为是，则将所述目标预测结果作为所述待预测数据集对应的最优性能预测结果。

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