基于机器学习的镍硼铝中间合金的预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的镍硼铝中间合金的预测方法，该方法包括：一、构建制备镍硼铝中间合金所需成分的设计空间；二、制备镍硼铝中间合金并构建训练集；三、构建模型群，根据模型群计算设计空间中样本的不确定性和均值，并剔除设计空间中不满足成分需求的样本；四、计算候选样本对训练集中帕累托前沿的优化期望并对候选样本进行排序；五、更新训练集并评估模型精度；六、利用最优预测合金模型，获得目标Al元素和B元素可控的镍硼铝中间合金。本发明采用机器学习指导实验过程，避免了不必要的试错步骤，缩短实验周期，探明了原料组成、渣系配比和反应热对合金中Al元素和B元素的影响，进而研发出了目标元素可控的镍硼铝中间合金。