一种改进的基于分治策略的机器学习方法用于预测高温合金蠕变寿命
材料科学
2021-11-25 v1
摘要
最近Liu等人（Acta Mater., 2020）提出了一种新的基于分治策略的机器学习方法，用于预测高温合金的蠕变寿命。该想法虽具启发性，但其预测精度和智能化程度仍有待提高。在本工作中，我们通过在聚类步骤前添加降维算法，并在回归模型选择步骤中引入网格搜索算法来改进该方法。其结果是，聚类结果变得更为理想，蠕变寿命的预测精度也得到显著提升。原方法的均方根误差、平均绝对百分比误差和相关系数分别为0.2341、0.0595和0.9121，而改进后方法的相应指标分别为0.0285、0.0196和0.9806。此外，原方法中超参数的临时性确定被改进方法中超参数的自动化确定所取代，这大大提高了该方法的智能化程度。
引用
@article{arxiv.2111.12547,
title = {A modified divide-and-conquer based machine learning method for predicting creep life of superalloys},
author = {Ronghai Wu and Lei Zeng and Xing Ai and Yunsong Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.12547},
year = {2021}
}