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一种岭回归快速预测低熔点合金熔点的方法 

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申请/专利权人:上海大学

摘要:本发明涉及一种岭回归快速预测低熔点合金熔点的方法,利用计算机系统,从文献中查找低熔点合金的化学式以及熔点实验值,作为数据集样本;根据合金的元素组分及villars原子参数计算低熔点合金的部分原子参数的平均值、差值数据,再使用公式计算出五个描述符作为自变量;将数据集随机地划分为训练集与测试集;运用目标变量以及标准化后的自变量,使用岭回归通过训练集样本建立低熔点合金熔点的预报模型,并给出非标准化岭回归方程;根据建立的低熔点合金熔点的快速预报模型,快速预报测试集样本的熔点。本发明基于可靠的文献数据和建模方法,所建低熔点合金熔点的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。

主权项:1.一种岭回归快速预测低熔点合金熔点的方法,其特征在于,包括以下步骤:1利用计算机系统,从文献中查找低熔点合金的化学式以及熔点的实验值,作为数据集样本;2根据低熔点合金的化学式整理出数据集中存在的金属元素,利用元素组分及villars原子参数数据计算低熔点合金部分物理化学性质的原子参数的平均值、差值数据;3利用所述步骤2中的元素组分、原子参数平均值、差值数据,根据公式计算出X1,X2,X3,X4,X5作为描述符;4将数据集随机地划分为训练集与测试集;5以所述步骤1中收集的低熔点合金的熔点实验值作为目标变量,所述步骤3中计算出的X1,X2,X3,X4,X5作为的自变量,基于所述步骤4划分出的训练集,对自变量进行标准化,使用岭回归建立低熔点合金熔点的预报模型,并给出非标准化岭回归方程;6根据所述步骤5建立的低熔点合金熔点的快速预报模型,快速预报所述步骤3中的测试集样本的熔点;所述的步骤3中的描述符计算公式如下:3-1X1=0.2287Sn+0.5414Pb+1.142Bi+1.869Cd-0.4665In-0.8492Ga-6.045Zn+3.265Hg+3.521Δχ+0.3135VEN-0.7813Ec+0.0099B+0.6554V+1.502ΔV+0.1929E+0.003242T+1.465ΔT+0.000226ω+0.006247M+1.488ΔM+2.784R+1.500ΔR-15.153;3-2X2=-0.2802Sn-1.597Pb+0.3178Bi+1.471Cd+1.669In+0.3121Ga+0.8187Zn+0.9095Hg+15.706Δχ-0.008353VEN+0.3799Ec-0.0212B-0.2446V+2.015ΔV+0.02597E-0.002291T+2.058ΔT-0.00005174ω-0.003981M+2.066ΔM-1.583R+1.974ΔR-0.3353;3-3X3=2.933Sn-1.143Pb-0.09916Bi-4.244Cd-0.4747In-0.2844Ga+5.317Zn+1.753Hg+0.4694Δχ-0.1126VEN+1.492Ec+0.01805B+0.0253V+0.0583ΔV+0.1302E-0.00001955T+0.006962ΔT+0.0004048ω-0.002206M+0.1372ΔM-0.2190R+0.02516ΔR-6.377;3-4X4=0.2064Sn-0.06663Pb-0.5755Bi+8.072Cd-2.905In+0.5235Ga+14.421Zn+0.1473Hg-0.06894Δχ+0.5137VEN-0.2772Ec+0.01302B-0.4648V+0.1859ΔV+0.04159E-0.0003593T+0.2660ΔT+0.0000898ω-0.0030M+0.1474ΔM-2.174R+0.1999ΔR+2.428;3-5X5=-1.060Sn-0.6718Pb+1.446Bi-3.396Cd-1.825In+0.5553Ga-0.04737Zn+30.71Hg-14.065Δχ+0.0112VEN-0.1525Ec-0.02444B+0.07268V-0.2017ΔV+0.2532E-0.001654T-0.1623ΔT+0.0001973ω+0.0007142M-0.2351ΔM-1.308R-0.1396ΔR+1.742;所述的步骤5中具体包括以下步骤:岭回归的具体步骤如下:5-1给定数据集:y1,x1,…,yn,xn,线性回归模型写成如下形式:Y=Xβ+ε其中,Y为已知目标变量,X为自变量,β为回归系数,ε为误差,n是样本个数;岭回归的回归系数β由下式计算:β=XTX+kI-1XTY;其中,kI是给岭回归人为加入的误差项,k为大于0的常数,I为单位矩阵,上标T和-1分别为矩阵的转置与逆;5-2使用均方误差及岭迹图来确定参数k;5-3计算出回归参数β,得到标准化岭回归方程如下: 其中,为标准化的自变量,p为自变量的个数,μi为样本数据中第i个自变量的均值,σi为样本数据中第i个自变量的标准差,βi为第i个自变量的回归系数,b为回归方程的截距系数;5-4非标准化岭回归方程由下式计算:

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