哈尔滨工程大学刘永阔获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于极限树的屏蔽材料γ射线累积因子回归计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116168772B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211097486.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于极限树的屏蔽材料γ射线累积因子回归计算方法是由刘永阔;陈志涛;贾亚辉;郭晓俐设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于极限树的屏蔽材料γ射线累积因子回归计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于极限树的屏蔽材料γ射线累积因子回归计算方法，该方法通过对大量各种常用工程材料γ射线累积因子数据样本进行学习，在经过简单的调参甚至不需要进行任何调参的情况下，建立起性能优越的极限树回归模型，对γ射线累积因子的已知数据进行无偏预测，对未知数据进行高精度预测，从而在保证准确性的前提下，使各种常用辐射屏蔽材料的γ射线累积因子计算具有更高的效率。
本发明授权一种基于极限树的屏蔽材料γ射线累积因子回归计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极限树的屏蔽材料γ射线累积因子回归计算方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：在工程材料γ射线累积因子数据集中，获取得到屏蔽材料的累积因子样本数据； 步骤2：根据累积因子的影响因素和样本数据特点选择合适的属性，定义输入空间； 步骤3：计算混合物化合物的有效原子序数； 步骤4：建立用于模型学习的训练数据集； 步骤5：对训练数据集进行学习，建立极限树回归模型； 1在原始训练集的基础上，在所有的n个特征中随机选取nsub个特征，将其作为一棵决策回归树的建树特征； 2在抽取的nsub个特征中，选择一个最优的特征ni作为节点的划分特征； 3随机选择特征ni的一个特征值划分节点，将节点划分为两个子节点； 4对步骤3得到的子节点进行下一步划分之前，先检测子节点是否满足节点划分终止条件，是则终止划分，完成建树，否则重复2、3步骤，继续对子节点进行划分产生新的子节点； 5当建好的决策树数量达到设定值T时，完成极限树回归模型的建立，否则重复以上所有步骤； 步骤6：利用极限树回归模型进行累积因子计算。
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