基于迁移学习的金属基复合材料性能预测方法

本发明公开了一种基于迁移学习的金属基复合材料性能预测方法。所述训练方法包括：提供合金数据集和金属基复合材料数据集；采用合金数据集对初始模型进行预训练，得到预训练模型；利用迁移学习采用金属基复合材料数据集训练预训练模型，得到金属基复合材料性能预测模型，预训练模型中与基础合金的组分和制备工艺相关的神经元的权重参数被固定。本发明所提供的技术方案采用迁移学习框架，更充分地构建了合金基体成分、热处理工艺与强相关性能之间的关系，能够在数据量较少的情况下实现金属基复合材料性能的精准预测，显著加速新型高性能金属基复合材料的研发设计。