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摘要：本发明公开了一种基于机器学习的镍硼铝中间合金的预测方法，该方法包括：一、构建制备镍硼铝中间合金所需成分的设计空间；二、制备镍硼铝中间合金并构建训练集；三、构建模型群，根据模型群计算设计空间中样本的不确定性和均值，并剔除设计空间中不满足成分需求的样本；四、计算候选样本对训练集中帕累托前沿的优化期望并对候选样本进行排序；五、更新训练集并评估模型精度；六、利用最优预测合金模型，获得目标Al元素和B元素可控的镍硼铝中间合金。本发明采用机器学习指导实验过程，避免了不必要的试错步骤，缩短实验周期，探明了原料组成、渣系配比和反应热对合金中Al元素和B元素的影响，进而研发出了目标元素可控的镍硼铝中间合金。

主权项：1.一种基于机器学习的镍硼铝中间合金的预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、构建制备镍硼铝中间合金所需成分的设计空间；步骤二、在设计空间中随机提取样本点，制备镍硼铝中间合金并构建训练集；步骤三、构建模型群，根据模型群计算设计空间中样本的不确定性和均值，并剔除设计空间中不满足成分需求的样本；步骤四、计算候选样本对训练集中帕累托前沿的优化期望并对候选样本进行排序；步骤五、更新训练集并评估模型精度：实验验证步骤四中排序前两位的候选样本中Al元素和B元素的含量，并更新训练集，评估模型的预测精度，若模型的决定系数大于0.9，得到最优预测合金模型，执行步骤六；否则，执行步骤三；步骤六、利用最优预测合金模型，预测渣系成分含量对镍硼铝中间合金Al元素和B元素含量的影响规律，根据预测的影响规律设计渣系成分组成，获得目标Al元素和B元素可控的镍硼铝中间合金；步骤一中，制备镍硼铝中间合金所需成分包括原料成分、渣系成分和反应热；所述原料成分包括硼酐和铝粉，硼酐添加量和铝粉添加量均为根据质量守恒定律计算出的理论值的100%~130%；所述渣系成分包括CaO和CaF2，所需CaO的取值范围为0g~200g，CaF2的取值范围为0g~300g；所述反应热的取值范围为3000Jg~3600Jg；步骤二中，训练集中包括制备镍硼铝中间合金所需成分、以及镍硼铝中间合金中Al元素和B元素的含量；其中，镍硼铝中间合金中Al元素和B元素的含量是通过在设计空间中随机提取样本点，开展铝热还原实验，制备镍硼铝中间合金，并测试镍硼铝中间合金得到；步骤三中，选定的机器学习模型的输入为硼酐添加量、铝粉添加量、CaO含量、CaF2含量、以及反应热，选定的机器学习模型的输出为镍硼铝中间合金中Al元素和B元素的含量；步骤三中，通过对训练集进行多次抽样，构建训练群组，将训练群组分别输入选定的机器学习模型中进行训练，构建预测镍硼铝中间合金元素含量的模型群，并利用模型群计算设计空间样本中输出的镍硼铝中间合金中Al元素和B元素的含量不确定性和均值，剔除设计空间中不满足成分需求的样本。

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