论文摘要
当前基于机器学习的材料属性预测研究中,通常采用数据库获取的所有数据样本,通过计算其高维向量表示来训练预测模型。然而材料数据库样本的高冗余性导致了训练的模型具有很强的偏向性和过拟合的现象。为此,提出一种剔除数据集中冗余性样本的算法,从数据集中选择具有代表性样本;通过使用多种机器学习算法预测材料属性并进行比较,结果表明如果没有实行基准数据集的冗余控制,即使是随机原始数据集也可以由于高冗余样本而得到很好的预测性能指标;研究还发现使用具有代表性样本进行训练实际可以帮助训练出具有更高泛化能力和更具预测性的模型。因此,提出降低冗余度是评估材料性能预测模型的必要步骤。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李想,李少波,但雅波,董容智,曹卓,牛程程,胡建军
关键词: 机器学习,特征选择,冗余度,材料属性,材料性能预测
来源: 科学技术与工程 2019年34期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 材料科学,自动化技术
单位: 贵州大学机械工程学院,贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系
基金: 国家自然科学基金(51741101),黔科合平台人才[2018]5781号资助
分类号: TB305;TP181
页码: 278-283
总页数: 6
文件大小: 1263K
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