本发明属于
复合材料检测技术领域，公开了一种基于决策树模型的纤维丝性能检测方法及系统；在有限元仿真软件中建模仿真，获取用于模型训练与测试的数据；在模型训练前对原始数据进行特征选择，实现数据降维；根据要预测的对象编程建立决策树模型，调节参数得到最佳预测模型。本发明采用机器学习中的决策树回归模型建立了纤维单丝性质与复合材料整体宏观参数之间的联系，模型训练与测试数据均来自Abaqus仿真实验，为避免过拟合出现，本发明在模型训练之前采用L1范数方法进行特征选择。经过参数调节和模型选择，得到有较好的泛化性能的模型，用于纤维丝纵向弹性模量、横向弹性模量和泊松比的预测。
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“一种基于决策树模型的纤维丝性能检测方法及系统” 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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