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预测新型多相高熵合金的机器学习方法( Machine learning approach to predict new multiphase high entropy alloys )
Y Vamsikrishna U Kumarjaiswal MR Rahul
多主元高熵合金由于其优异的性能和可调的微观结构而引起了研究界的广泛关注。在本研究中，采用机器学习方法，以636个合金为数据集，预测了固溶体和金属间化合物（Ss+Im）混合的多相合金体系。所使用的算法有：Logistic回归、决策树、支持向量机(SVM)分类器、随机森林、梯度Boosting分类器和人工神经网络(ANN)。人工神经网络对测试数据的准确率达到了80%以上。通过对新合金的制备和表征，验证了预测结果，发现人工神经网络对所研究的合金体系具有更高的预测精度。对建立的数据集的统计分析揭示了设计参数之间的一个重叠边界，这阻碍了成功的预测。实验数据证实了新的复相合金的形成。
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