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龙图腾网获悉山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司申请的专利一种材料性能预测方法、系统、电子设备及存储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：CN116564432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310457170.1，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种材料性能预测方法、系统、电子设备及存储介质是由李岩设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种材料性能预测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，并具体公开了一种材料性能预测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：采集影响材料性能的第一数据；对第一数据进行处理得到第二数据；将第一数据和第二数据作为样本数据，并将样本数据拆分为第一数据集和第二数据集；基于第一数据集对多个第一算法模型进行训练，并基于第一训练结果得到第二算法模型；基于第二数据集对第二算法模型进行训练，并基于第二训练结果得到第三算法模型；将第三数据输入到第三算法模型以对材料的性能进行预测。通过本发明的方案，能够在预测材料性能时节省时间成本，提高材料的性能测试效率，有助于更快的筛选出性能较好的材料。

本发明授权一种材料性能预测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种材料性能预测方法，其特征在于，包括： 采集影响磁性薄膜材料性能的第一数据；所述磁性薄膜具有反常霍尔性能；所述第一数据包括所述薄膜包含的不同种类元素的成分配比、所述元素的磁化强度、所述元素的费米能级的位置、所述元素的价电子数、所述元素的相对原子质量、测试温度、所述薄膜的厚度、所述薄膜的长宽比、所述薄膜的反常霍尔电阻和所述薄膜的纵向电阻； 对所述第一数据进行处理得到反常霍尔电阻率和反常霍尔角，其中，所述对所述第一数据进行处理得到反常霍尔电阻率和反常霍尔角包括：对所述反常霍尔电阻与所述厚度进行计算，得到所述反常霍尔电阻率；对所述纵向电阻、所述厚度与所述长宽比进行计算，得到纵向电阻率；对所述反常霍尔电阻率与所述纵向电阻率进行计算，得到所述反常霍尔角； 将所述第一数据和所述反常霍尔电阻率和所述反常霍尔角作为样本数据，并将所述样本数据拆分为第一数据集和第二数据集； 基于所述第一数据集对多个第一算法模型进行训练，得到第一平均绝对误差、第一均方根误差，并选取所述第一平均绝对误差小于第一阈值、所述第一均方根误差小于第二阈值的第一算法模型作为第二算法模型； 基于所述第二数据集对所述第二算法模型进行训练，得到第二平均绝对误差、第二均方根误差，并选取所述第二平均绝对误差小于第三阈值、所述第二均方根误差小于第四阈值的第二算法模型作为第三算法模型； 将第三数据输入到所述第三算法模型以对磁性薄膜材料的反常霍尔性能进行预测，其中，所述将第三数据输入到所述第三算法模型以对磁性薄膜材料的反常霍尔性能进行预测包括：将第三数据输入到所述第三算法模型，并输出预测的反常霍尔电阻率和预测的反常霍尔角；基于所述预测的反常霍尔电阻率和所述预测的反常霍尔角确定所述材料的性能。

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