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基于松鼠优化算法和机器学习算法的玻璃硬度预测方法

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本发明公开了一种基于松鼠优化算法和机器学习算法的玻璃硬度预测方法，涉及电数字数据处理领域；方法包括：构建不同组分玻璃材料的硬度数据库；构建特征描述符；提供训练集样本，初始化松鼠搜索算法的参数；设定松鼠搜索算法优化参数，运用其优化Catboost算法参数，得到最佳Catboost算法参数，建立玻璃硬度预测模型；输入测试样本数据，预测玻璃硬度。本发明构建了独特的描述符，将松鼠搜索优化算法用于优化Catboost算法参数寻优，结构简单，提高收敛速度和精度，且寻优得到的最优Catboost算法参数可以较明显地提高Catboost算法的性能，对于提高预测玻璃硬度的准确性具有现实意义。

著录项

公开/公告号CN114373523A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-19

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
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申请/专利号CN202210281841.9
发明设计人杨勇;翟华;韩江;
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申请日2022-03-22
分类号G16C60/00;G16C20/70;G16C20/30;G06N3/00;G06N20/20;
代理机构合肥中悟知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张婉
地址 230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-06-19 15:00:50

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法律状态
2022-04-19

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