基于机器学习的阈值加权的小样本电磁效应预测算法

本发明属于电磁效应预测技术领域，具体为一种基于机器学习的阈值加权的小样本电磁效应预测算法。本发明方法包括：检测数据分布，进行数据预处理；训练模型求解特征重要性；将特征重要性和原始数据结合求解设定损伤阈值；将新数据与特征重要性权值结合求解损伤得分，求解预测结果；计算达到下一效应的概率。本发明可以为强电磁环境下的电子系统以及元件提供良好的预测结果，保证系统的稳定运行。