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申请/专利权人：昆明理工大学
申请日：2024-04-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248270A
主分类号：G16C60/00
分类号：G16C60/00;G16C20/70;G06F40/151;G06F40/216;G06F40/289;G06F40/284;G06F40/126;G06F18/24
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本专利申请属于材料设计技术领域，具体涉及一种基于机器学习的材料AI模型的建模方法，通过导入材料领域的数据库，将文本转化为数据集，加载DistillBERT模型进行训练，对训练后的模型进行解码与生成，获得AI模型，通过AI模型构建人机交互界面，在输入用户需求后，可提供装备材料优化建议，以在早期阶段就筛选出具有潜力的候选材料，减少了不必要的实验验证和试错成本，不仅能够实现对材料知识的快速响应，还能为非材料领域的用户提供专业支持，促进了不同学科之间的合作与交流；本发明采用的DistillBERT模型可完成“深度学习+迁移学习”，运用知识蒸馏策略，使得模型能够自适应地适应不同应用场景和数据集，数据量需求小，保证了模型的准确性和稳定性。
主权项：1.一种基于机器学习的材料AI模型的建模方法，其特征在于，包括如下内容：S1:导入第三方库；S2：数据集准备；S3：加载DistillBERT模型进行训练；S4：对训练后的模型进行解码与生成，获得AI模型；S5：使用测试集对AI模型进行最终性能评估；S6：通过AI模型构建人机交互界面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于机器学习的材料AI模型及其建模方法
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皖公网安备 34010402703815号