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申请/专利权人：广东工业大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228026A
主分类号：G06F18/213
分类号：G06F18/213;G06F18/214;G06F18/23213;G06F18/22;G06F18/243;G16C20/70
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于自提升模型的天然植物绝缘油阻燃性能预测方法，包括：提取天然植物绝缘油分子特征；建立包括有训练集和测试集的特征数据集；选择与聚类中心相似度高的样本，建立初始训练集；建立标记训练集和标记测试集；使用标记训练集训练自提升模型；使用标记测试集验证模型精度；判断是否执行迭代；若执行迭代，则执行查询策略，根据相似性选择查询样本，并将查询样本输入自提升模型中训练后，返回上一步骤；若不再执行迭代，则输出符合精度的自提升模型；使用符合精度的自提升模型预测天然植物绝缘油阻燃性能。本发明能够解决绝缘油研发过程中阻燃性能数据量少、测试成本高、难以大规模筛选阻燃性能优异的天然植物绝缘油的问题。
主权项：1.一种基于自提升模型的天然植物绝缘油阻燃性能预测方法，其特征在于，包括：S1、根据分子指纹编码提取天然植物绝缘油分子特征；S2、对提取得到的天然植物绝缘油分子特征进行特征工程处理，建立包括有训练集和测试集的特征数据集；S3、使用聚类算法寻找训练集样本的聚类中心，选择与聚类中心相似度高的样本，建立初始训练集；S4、对测试集和初始训练集进行标记，建立标记训练集和标记测试集；S5、使用标记训练集训练自提升模型；S6、使用标记测试集验证模型精度；S7、判断是否执行迭代；若执行迭代，则执行查询策略，计算训练集中已训练样本和未训练样本之间的相似性，根据相似性选择查询样本，并将查询样本输入自提升模型中训练后，返回步骤S6；若不再执行迭代，则输出符合精度的自提升模型；S8、使用符合精度的自提升模型预测天然植物绝缘油阻燃性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于自提升模型的天然植物绝缘油阻燃性能预测方法
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