一种基于深度学习的金属材料设计方法

本发明公开了一种基于深度学习的金属材料设计方法，包括：S1，收集真实化学成分数据、组成训练样本，对训练样本进行数据预处理，并通过数据增强技术增加训练样本数量，之后通过自注意力机制提升特征的表达能力；S2，设计模型架构，模型架构包括生成器和判别器两个基本元素；S3，在模型架构中，通过生成器生成与真实化学成分相似的数据，并使用目标函数测量生成的数据与实际数据之间的相似性；S4，训练对抗生成网络使生成器和判别器达到平衡，本发明所述的基于深度学习的金属材料设计方法具有材料设计过程操作方便，成本低廉，且便于使用的优点。