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作者：李金栋;孙旭;韩瑞;周栋;
单位：钢铁研究总院有限公司功能材料研究院;
摘要：机器学习为预测烧结钕铁硼的矫顽力提供了全新途径。本文研究了基于特征筛选对烧结钕铁硼磁体矫顽力的预测结果影响,构建了包括烧结钕铁硼的组成成分、烧结工艺的数据集,并利用特征筛选对数据集进行优化,简化模型的同时提高模型性能。新模型在预测方面表现出色,能够有效提升模型的预测效果。最终,通过实验验证所建立的模型,在不同成分的钕铁硼磁体的实验数据上表现良好,预测结果与实验值高度一致。
关键词：烧结钕铁硼磁体;;矫顽力;;机器学习;;特征筛选;;梯度提升回归
基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFB3502803)
