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机器学习算法在金属材料力学性能预测中的应用与可解释性研究

目录

一、文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、金属材料力学性能概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1金属材料的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2金属材料的力学性能指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3影响金属材料力学性能的因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、机器学习算法在金属材料力学性能预测中的应用．．．．．．．．．．．．14

3.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.1线性回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.2逻辑回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1.3支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1.4决策树与随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2.1聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2.2主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.3强化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3.1基于值的强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.2基于策略的强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

四、机器学习模型的构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1.2特征选择与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2模型训练与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2.1训练集与测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.2模型性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3.1参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.3.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

五、机器学习算法在金属材料力学性能预测中的可解释性研究．．．．53

5.1可解释性概念与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.2局部可解释性方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.3全局可解释性方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

5.4可解释性与模型泛化能力的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

六、案例分析与实证研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

6.1案例选择与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

6.2实验设计与结果分析．．．．．．