一种基于机器学习的硼化镍改性条件的预测方法及系统

本发明公开一种基于机器学习的硼化镍改性条件的预测方法及系统，包括，构建改性硼化镍催化剂，获取改性条件描述符、催化性能描述符，基于所述改性条件描述符、催化性能描述符建立原始数据集；以所述改性条件描述符作为输入变量，以所述催化性能描述符作为输出变量，对多个机器学习模型分别进行训练，得到对应的最优模型；对多个所述最优模型的性能进行评估，以其中预测性能最佳的最优模型作为预测模型；利用特征工程确定影响催化性能的关键改性因素，基于所述关键改性因素，利用所述预测模型预测获得改性硼化镍的最优改性条件。本发明能够实现对不同改性条件下硼化镍催化剂性能的精准预测，为新材料开发提供科学依据。