日期:2024-11-11 08:09
库，并基于此验证了模型的有效性。通过机器学习模型，该团队在测试集上实现了较高预测准确率。此外，团队还运用了合作博弈理论进一步解释所建立的数学模型，发现该模型能够包含前人提出的一些相变准则，这为从新的角度理解合金中的有序-无序相变提供了重要见解。在特征构建方面，团队引入了70余种特征参量，包括振动熵、弹性熵及元素周期表中的拓扑特征。研究使用了 XGBoost 算法，并引入了 Shapley 值等特征重要性评估方法，以提高模型的可解释性。研究结果显示，相变中的合作现象在高熵合金中起着至关重要的作用，是系统中内在有序性的