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目录
第1章绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 形状记忆合金及其应用
1.3 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金
1.3.1 Ni-Mn-Sn合金的晶体结构
1.3.2 磁驱马氏体相变
1.3.3 Ni-Mn-Sn合金的研究现状
1.4 机器学习在材料设计领域的应用
1.5 主要研究内容
第2章理论基础与方法
2.1 引言
2.2 机器学习概述和研究流程
2.2.1 机器学习概述
2.2.2 机器学习的研究流程
2.3 本文使用的算法及原理
2.3.1 线性回归
2.3.2 支持向量机回归
2.3.3 高斯过程回归
2.3.4 随机森林回归
2.3.5 xgboost
2.4 本章小结
第3章 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金居里温度研究
3.1 引言
3.2 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金居里温度数据收集与处理
3.3 居里温度数据集的特征工程
3.4 居里温度模型的表现与性能
3.4.1 线性回归与岭回归模型
3.4.2 高斯过程回归模型
3.4.3 随机森林回归模型
3.4.4 XGBR模型
3.4.5 模型性能比较
3.5 居里温度模型的预测
3.6 本章小结
第4章 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金相变温度研究
4.1 引言
4.2 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金相变温度数据收集与处理
4.3 相变温度数据集的特征工程
4.4 相变温度模型的表现与性能
4.4.1 相变温度模型
4.4.2 相变温度模型验证
4.5 相变温度模型的预测
4.6 本章小结
第5章 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金热滞后研究
5.1 引言
5.2 Ni-Mn-Sn铁磁形状记忆合金热滞后数据收集与处理
5.3 热滞后数据集的特征工程
5.4 热滞后模型的训练与验证
5.4.1 热滞后模型
5.4.2 热滞后模型验证
5.5 热滞后模型的预测
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢