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一种基于极限学习机的核材料辐照后拉伸性能预测系统及预测方法

摘要

一种基于极限学习机的核材料辐照后拉伸性能预测系统及预测方法。主要包括三个模块:数据预处理模块,训练及测试模块,性能预测模块。本系统的流程包括三步:第一步将实验数据输入到预处理模块,将辐照温度、辐照剂量映射到[‑1,1]范围内;第二步将预处理后数据输入到训练及测试模块,随机分成训练集和测试集,用训练集构建模型,测试集验证预测精度,精度够高则保存模型;第三步对用户提交的新辐照温度、辐照剂量下的拉伸性能进行预测。

著录项

  • 公开/公告号CN106355273A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-01-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院合肥物质科学研究院;

    申请/专利号CN201610728331.6

  • 申请日2016-08-25

  • 分类号G06Q10/04;

  • 代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人成金玉

  • 地址 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号

  • 入库时间 2023-06-19 01:24:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-06

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20170125 申请日:20160825

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2017-03-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20160825

    实质审查的生效

  • 2017-01-25

    公开

    公开

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