基于机器学习的针对加密多元合金的成分设计方法及产品

本申请公开了一种基于机器学习的针对加密多元合金的成分设计方法及产品，涉及材料基因和隐私计算技术领域，该方法包括：获取数据持有方发送的加密多元合金成分和目标性能要求；根据加密多元合金成分，通过排列组合的方式生成成分质量比例不同的若干个待预测加密多元合金；根据加密多元合金成分和成分质量比例，计算每个待预测加密多元合金的特征；将每个待预测加密多元合金的特征分别输入训练好的加密合金性能预测模型，得到对应的性能数据；将符合目标性能要求的性能数据对应的加密多元合金成分的成分质量比例发送至数据持有方。本申请能够推动合金材料研发的合作创新，同时确保数据的隐私安全。