一种基于机器学习的涂层性能预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的涂层性能预测方法，包括如下步骤：1）获取参数；进行归一化处理，得到原始数据集；进行关键特征筛选，获得关键特征数据集；2）分为4个数据子集；3）将4个数据子集采用n种机器学习算法逐一进行训练和测试，得到最佳物理特征预测子模型A、最佳性能预测子模型B、C和D；4）构建Stacking集成模型，对涂层性能进行预测。本发明的预测方法通过选择最优算法建模，根据制备工艺参数对涂层性能进行预测，具有较高的准确性和泛化能力，实现了涂层性能的精确预测。