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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于二维灰度图像的非晶形成能力预测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：CN120032771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510503780.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于二维灰度图像的非晶形成能力预测方法是由梁永超;魏功民;赵佳木;何圣立;曾俊杰;方鑫;于超译;李杰设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维灰度图像的非晶形成能力预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维灰度图像的非晶形成能力预测方法，包括：获取金属合金的非晶合金的组成元素比例；对组成元素比例进行灰度图像处理，生成组合二维灰度图像；加载非晶形成能力预测模型，非晶形成能力预测模型由非晶形成能力属性数据集训练后构建生成，非晶形成能力属性数据集包括非晶合金的组成元素比例对应的二维灰度图像和临界铸造直径；根据组合二维灰度图像，输出预测的临界铸造直径信息。根据上述技术方案，不需要额外计算其他参数就能对合金的GFA进行精准预测，并预测出包含较高GFA合金的区域和较低GFA合金的区域，极大降低了对特征工程的依赖，能极大降低所需要的时间成本和经济成本。

本发明授权一种基于二维灰度图像的非晶形成能力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维灰度图像的非晶形成能力预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取金属合金的组成元素比例；所述组成元素比例为各组成元素在合金中的原子百分比，且满足总和为100％的约束条件； 对所述组成元素比例进行灰度图像处理，生成组合二维灰度图像；所述灰度图像处理指：通过外积转换方法将元素组成的一维向量转化为二维灰度图像； 加载非晶形成能力预测模型，所述非晶形成能力预测模型由非晶形成能力属性数据集训练深度学习模型后构建生成，所述非晶形成能力属性数据集由非晶合金的组成元素比例生成的二维灰度图像和对应的临界铸造直径Dmax构成；所述深度学习模型为改进的ResNet18模型；所述深度学习模型包括四条主路径和一个旁路，输入特征并行经过多个主路径后，将各个主路径的输出在通道维度上连接，旁路将输入传递到输出用于残差连接； 根据所述组合二维灰度图像，输出预测的临界铸造直径Dmax信息； 其中，所述灰度图像处理包括： 将组成元素比例进行归一化处理，使线性映射至[0，1]区间； 将归一化处理后的比例值表示为k维向量，表示为：X＝x1，x2，...，xk，其中，x1到xk是组成元素比例归一化后的值，k为自然数，且x1到xk元素的原子序数逐渐增大； 将X与X的转置矩阵XT进行外积运算，生成k×k二维矩阵S，表示为： 将所述二维矩阵S转换为灰度图像，所述灰度图像的每个像素值为两元素比例值的乘积。

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