一种基于元素特征嵌入与多尺度融合的机器学习铸钢力学性能预测方法

本发明提供了一种基于元素特征嵌入与多尺度融合的机器学习铸钢力学性能预测方法，涉及了铸钢材料的设计和机器学习应用领域。本发明首次对元素微观特征与成分百分比特征加权及通过原子半径比量化过渡金属协同效应，解决了传统方法忽略元素间物理相互作用以及无法同时捕获原子级属性与工艺参数的技术缺陷。