本发明提供一种基于物理指导的机器学习算法的钢铁材料设计方法，涉及钢铁材料的设计和机器学习应用技术领域。本发明首先采集数据,采用多次留出法将数据划分训练集及测试集；根据训练集建立基于物理冶金学指导的支持向量机模型；将基于物理冶金学指导的支持向量机模型的相关系数大于90％的作为遗传算法中的目标函数；得到优化后的成分、工艺及最佳目标性能的材料；对于得到的大量设计结果采用SVC分类器进行分类筛选，输出其典型合金的成分、工艺、目标性能。本方法将物理冶金机制引入到机器学习中，同时结合优化算法形成完备的设计平台，设计结果更加符合物理冶金学原理。
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“基于物理指导的机器学习算法的钢铁材料设计方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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