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公开(公告)号：CN115083548B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210804582.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 上海大学 , 中国科学院上海硅酸盐研究所
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法和系统，属于数据处理技术领域。所述陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法，采用敏感性分析算法提取工艺参数中的最大值和最小值，基于最大值和最小值以特定步长生成虚拟特征值，将虚拟特征值输入预报模型简单、快捷、低成本的得到脱落百分比后，对工艺参数和脱落百分比进行定性定量分析得到映射关系，进而能够克服现有技术针对YSZ性能测试成本高的缺陷。
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公开(公告)号：CN115148313A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210804556.0
申请日：2022-07-08
Applicant: 上海大学 , 中国科学院上海硅酸盐研究所
IPC: G16C60/00
Abstract: 本发明涉及一种陶瓷材料结合强度预测方法和系统，属于数据处理技术领域。本发明提供的陶瓷材料结合强度预测方法，通过采用结合强度预测模型，依据获取的待预测热障图层中陶瓷材料的工艺参数，就可以精确实现对热障图层中陶瓷材料结合强度的预测，进而解救现有技术存在的结合强度判断效率低、成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115083548A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210804582.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 上海大学 , 中国科学院上海硅酸盐研究所
Abstract: 本发明涉及一种陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法和系统，属于数据处理技术领域。所述陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法，采用敏感性分析算法提取工艺参数中的最大值和最小值，基于最大值和最小值以特定步长生成虚拟特征值，将虚拟特征值输入预报模型简单、快捷、低成本的得到脱落百分比后，对工艺参数和脱落百分比进行定性定量分析得到映射关系，进而能够克服现有技术针对YSZ性能测试成本高的缺陷。
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公开(公告)号：CN109473147A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811166312.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速预测高分子禁带宽度的方法，基于第一性原理结合支持向量机，包括以下步骤：从文献中查找高分子的结构和禁带宽度的实验值；用不同的第一性原理方法进行禁带宽度计算，选出最优方法；从文献中查找重复单元由4个模块高分子结构并优化；计算4模块高分子的禁带宽度；用Dragon软件生成描述符，将数据分为建模集和测试集；用最大相关最小冗余算法进行变量筛选，并用支持向量机建立模型；根据建立的模型快速预报待检测高分子的禁带宽度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建高分子禁带宽度的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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公开(公告)号：CN109473147B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201811166312.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速预测高分子禁带宽度的方法，基于第一性原理结合支持向量机，包括以下步骤：从文献中查找高分子的结构和禁带宽度的实验值；用不同的第一性原理方法进行禁带宽度计算，选出最优方法；从文献中查找重复单元由4个模块高分子结构并优化；计算4模块高分子的禁带宽度；用Dragon软件生成描述符，将数据分为建模集和测试集；用最大相关最小冗余算法进行变量筛选，并用支持向量机建立模型；根据建立的模型快速预报待检测高分子的禁带宽度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建高分子禁带宽度的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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公开(公告)号：CN115312144A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210958191.7
申请日：2022-08-11
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的非调质钢的点蚀温度预测方法及系统，所述点蚀温度预测方法包括：获取多组非调质钢的点蚀温度实验测量值、实验对应的工艺参数以及非调质钢的元素成分，构成原始数据集；将所述原始数据集按照设定比例划分为训练样本集和测试样本集；采用所述训练样本集和所述测试样本集对支持向量回归模型进行训练和测试，得到非调质钢的点蚀温度预测模型；采用所述非调质钢的点蚀温度预测模型对待测非调质钢的点蚀温度进行预测。本发明通过构建基于支持向量回归模型的非调质钢的点蚀温度预测模型，能够降低非调质钢的点蚀温度的检测难度和实验测量成本。
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公开(公告)号：CN111091878A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911079875.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速预测钙钛矿介电常数的方法。它包括以下步骤：从文献中查找溶胶凝胶法合成的ABO3型无机钙钛矿材料的化学式、介电常数实验数值、煅烧温度和煅烧时间，作为数据集样本。利用数据挖掘平台OCPMDM，根据化学式生成对应的描述符，并在描述符生成过程中，对缺损数值的样本进行删除处理。数据集样本随机划分为训练集和测试集。以介电常数对数值为目标变量，生成的原子参数等描述符为自变量；用遗传算法结合支持向量机留一法，对训练集进行自变量筛选，选出建模的最优自变量子集并建立钙钛矿介电常数的快速预报模型，进行参数优化和留一法交叉验证。根据建立的钙钛矿介电常数的快速预报模型和待检测的钙钛矿化学式，快速预报待检测钙钛矿的介电常数。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建钙钛矿介电常数的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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