申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117789867A

主分类号：G16C60/00

分类号：G16C60/00;G06F30/27;G06F18/213;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及一种碱激发胶凝材料硫酸盐腐蚀性能的模型构建方法，包括：S10、基于原始样本数据进行预处理，得到预处理样本数据；S20、基于预处理样本数据进行变量分析，确定影响碱激发胶凝材料硫酸盐腐蚀性能的关键变量；S30、构建初始的多任务预测模型；从预处理样本数据中筛选出所述关键变量对应的数据作为训练样本数据；S40、分别根据多种参数优化算法，将训练数据集输入初始的多任务预测模型进行训练，得到多个训练后的多任务预测模型；S50、基于评价指标，根据测试数据集评估多个训练后的多任务预测模型的性能，将性能最佳的多任务预测模型作为最终的多任务预测模型。本发明的构建方法能够实现在不同任务间共享关键的通用特征信息，提高预测精度。

主权项：1.一种碱激发胶凝材料硫酸盐腐蚀性能的模型构建方法，其特征在于，包括：S10、基于原始样本数据进行预处理，得到预处理样本数据；S20、基于所述预处理样本数据进行变量分析，确定影响碱激发胶凝材料硫酸盐腐蚀性能的关键变量；S30、构建初始的多任务预测模型；以及，从所述预处理样本数据中筛选出所述关键变量对应的数据作为训练样本数据；所述训练样本数据包括：训练数据集和测试数据集；其中，所述初始的多任务预测模型，用于提取训练样本数据的通用特征，并根据多个特定任务的子模型对所述通用特征进行预测，得到与多个特定任务对应的多个第一预测结果，并根据所述多个第一预测结果，确定对碱激发胶凝材料硫酸盐腐蚀性能的第二预测结果，并将所述第一预测结果或第二预测结果作为预测结果输出；S40、分别根据多种参数优化算法，将所述训练数据集输入所述初始的多任务预测模型进行训练，得到与所述多种参数优化算法对应的多个训练后的多任务预测模型；S50、基于预设的评价指标，根据测试数据集评估所述多个训练后的多任务预测模型的性能，将性能最佳的所述训练后的多任务预测模型作为最终的多任务预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学 一种碱激发胶凝材料硫酸盐腐蚀性能的模型构建方法

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