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河北科大、上海交大、北科大联合发表《Adv Sci》：高温合金性能预测新策略

计算材料学 2025-11-11 09:00
文章摘要
本文针对高温合金在航空航天等关键领域应用中性能预测的挑战，背景是传统机器学习方法在处理数据不完整或模糊时效果受限。研究目的是开发一种结合迁移学习和部分标签学习的框架，以处理数据不确定性并提升预测准确性。结论表明该策略显著提高了疲劳性能预测模型的精度和泛化能力，为材料科学中的小数据问题提供了新思路，具有实际应用前景。
河北科大、上海交大、北科大联合发表《Adv Sci》：高温合金性能预测新策略
查看文献： Data-Driven Fatigue Prediction of Superalloys: A Novel Strategy Integrating Transfer Learning and Partial Label Learning for Addressing Ambiguous Data
查看期刊：Advanced Science
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