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    基于機器學習算法的RPV材料輻照脆化預測模型的開發方法

    966   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:23:22
    本發明公開了一種基于機器學習算法的RPV材料輻照脆化預測模型的開發方法，包括如下步驟：1）確定RPV輻照脆化的關聯因素；2）收集RPV輻照脆化數據；3）對數據進行特征選擇與數據清洗；4）對數據進行可視化分析或相關性分析，確定化學元素Cu的含量為對輻照脆化影響最顯著的因素；5）依據化學元素Cu含量，將數據劃分為至少5種類別；6）將數據劃分為訓練集和測試集；7）將步驟6）中訓練集數據與測試集數據進行歸一化；8）采用多種機器學習算法建立基于其中一種機器學習算法的RPV輻照脆化預測模型；9）依次開展預測值?試驗值的分布分析、殘差標準差分析、R2分析和殘差分析；10）開展Cu含量影響分析，得到最終建立的RPV輻照脆化預測模型。
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