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龙图腾网获悉昆明理工大学;昆明贵研新材料科技有限公司申请的专利基于机器学习的预测多组元铂基合金拉伸强度的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：CN115910241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211402486.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于机器学习的预测多组元铂基合金拉伸强度的方法是由种晓宇;杨超;余威;魏燕;张爱敏;武海军;陈力设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的预测多组元铂基合金拉伸强度的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的预测多组元铂基合金拉伸强度的方法，包括采集铂基合金常温拉伸强度实验数据，利用领域知识对元素进行分类处理，通过第一性原理密度泛函理论计算的方法构建特征池，以机器学习中的岭回归预测十折交叉验证精度为目标函数，按特征重要性排序顺序进行迭代学习以筛选最优子特征组合，以最优子特征为输入，构建基于岭回归算法的多组元铂合金常温拉伸强度机器学习预测模型。本发明与之前使用元素剂量比和简单本征特征作为输入的机器学习方法相比，首次将基于专家领域知识的第一性原理计算特征与机器学习建模结合，针对该合金体系建立的计算特征能够更加准确地区分合金样本，弥补数据不足所带来的预测误差，提升预测精度。

本发明授权基于机器学习的预测多组元铂基合金拉伸强度的方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的预测多组元铂基合金拉伸强度的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集铂基合金材料数据及对应的铂基合金材料的常温拉伸强度数据，形成数据集，其中，每种铂基合金材料均由两种或两种以上元素构成； 步骤2，对步骤1中所有铂基合金材料包含的所有元素按元素在材料体系中的具体作用，分为基体A、稀贵金属B、难溶元素C、稀土元素D四种类型，其中基体A为铂Pt； 步骤3，基于数据集中的元素，通过第一性原理密度泛函方法分别计算Pt31M的二元固溶体性质和元素单质性质，得到各二元固溶体特征和各元素单质特征，其中，M为占位符，指代每种铂基合金材料中除Pt元素外的其他元素； 步骤4，以元素剂量比为权重，对A、B、C、D四种元素对应的各二元固溶体特征和各元素单质特征进行加权平均运算，得到加权平均特征，再对各加权平均特征进行加减运算，得到运算特征，以加权平均特征和运算特征作为初始特征； 步骤5，计算初始特征中任意两种特征间的皮尔逊相关系数，若皮尔逊相关系数大于0.9，则去除冗余特征，只保留其中一种特征，构建特征池；对特征池中的每种特征进行重要性排序； 步骤6，以机器学习岭回归算法精度为目标函数，进行子特征迭代筛选，从特征池中筛选出机器学习岭回归模型精度最高时对应的子特征集； 步骤7，以步骤6筛选出的子特征集为输入自变量，铂基合金材料的常温拉伸强度为输出因变量，利用岭回归机器学习算法进行建模，得到用于预测铂基合金常温拉伸强度的机器学习模型。

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