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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种涂层材料的机器学习预测方法、装置、设备及介质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：CN120278298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510745254.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种涂层材料的机器学习预测方法、装置、设备及介质是由马菱薇;张达威;陈伟婷;李溢然;王金科;陈质彬设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种涂层材料的机器学习预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种涂层材料的机器学习预测方法、装置、设备及介质，属于涂层材料预测技术领域。该方法包括：基于关键环境因子特征数据、涂层物理性能参数和第一机器学习算法，得到涂层物理性能预测模型，基于涂层物理性能参数、涂层腐蚀失效程度参数和第二机器学习算法训练得到涂层腐蚀失效程度预测模型，将涂层材料待测样品的当前环境数据输入涂层物理性能预测模型，得到涂层材料待测样品的涂层物理性能预测值；将涂层材料待测样品的涂层物理性能预测值输入涂层腐蚀失效程度预测模型，得到涂层材料待测样品的涂层腐蚀失效程度参数预测值。这样，通过涂层腐蚀失效程度预测模型可精确地预测涂层的涂层腐蚀失效程度参数，提高预测准确度。

本发明授权一种涂层材料的机器学习预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种涂层材料的机器学习预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于涂层材料试验样品的室外试验数据进行分组，得到各涂层物理性能参数及其多个环境特征数据；将各所述涂层物理性能参数的多个环境特征数据进行筛选，得到各所述涂层物理性能参数的关键环境因子特征数据；将各所述涂层物理性能参数及其所述关键环境因子特征数据作为第一分组数据，将所述第一分组数据划分第一训练集和第一测试集； 将所述第一训练集的关键环境因子特征数据作为输入参数，将所述第一训练集的涂层物理性能参数作为输出参数，利用第一机器学习算法进行训练，得到训练后的第一机器学习算法； 根据所述第一测试集的关键环境因子特征数据及涂层物理性能参数对训练后的第一机器学习算法进行可信度检测，以得到涂层物理性能预测模型； 基于所述涂层材料试验样品的室内试验数据获取所述涂层材料试验样品的涂层物理性能参数和涂层腐蚀失效程度参数；针对所述涂层材料试验样品的涂层物理性能参数和涂层腐蚀失效程度参数进行分组，得到第二分组数据，将所述第二分组数据划分为第二训练集和第二测试集； 将所述第二训练集的涂层物理性能参数作为输入参数，将所述第二训练集的涂层腐蚀失效程度参数作为输出参数，利用第二机器学习算法进行训练，得到训练后的第二机器学习算法； 根据所述第二测试集的涂层物理性能参数及涂层腐蚀失效程度参数对训练后的第二机器学习算法进行可信度检测，以得到涂层腐蚀失效程度预测模型； 将涂层材料待测样品的当前环境数据输入所述涂层物理性能预测模型，得到所述涂层材料待测样品的涂层物理性能预测值；将所述涂层材料待测样品的涂层物理性能预测值输入所述涂层腐蚀失效程度预测模型，得到所述涂层材料待测样品的涂层腐蚀失效程度参数预测值。

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