科创中国

本发明提供一种基于机器学习和两步法数据扩充的高熵合金硬度预测方法及装置，属于合金硬度预测领域。为解决现有技术对高熵合金硬度进行预测时往往因数据不足而进行数据扩充，其数据扩充方法无法保证生成数据的质量，不利于提高高熵合金的硬度预测准确度的问题。包括：步骤一、构建高熵合金物理特征与硬度的原始训练集；步骤二、构建GAN神经网络模型，对原始训练集特征进行扩充；步骤三、构建机器学习模型，将扩充特征数据集的特征生成标签，得到扩充训练集；步骤四、将扩充训练集与原始训练集构建合并训练集；步骤五、采用合并训练集对机器学习模型进行调参并训练，得到高熵合金硬度模型。通过本发明方法得到高熵合金硬度模型具有更高的准确性。

本发明是一种基于机器学习和两步法数据扩充的高熵合金硬度预测方法及装置，采用了两步法对高熵合金数据进行数据扩充，即对数据的特征和标签进行连续分别生成，首先使用GAN生成数据的特征，可以保证生成数据和原始数据之间特征分布的一致性，确保生成数据和原始数据之间特征的相似性；然后采用原始训练数据训练ML模型，通过训练后的ML模型生成数据的标签。本发明方法根据标签与特征之间的本质关系生成标签，使生成的标签具有更高的准确性，保证了生成数据标签的质量。 通过本发明方法对高熵合金硬度进行预测，可有效解决由于现有的高熵合金数据较少，使预测测结果达不到满意效果的问题，并极大的提高了对高熵合金硬度预测准确性，具有较好的应用前景，为推进高熵合金的研究起到积极作用。 本发明方法具有普适性，针对其他材料性能预测回归问题中数据量不足的情况，均可通过本发明方法的思想进行数据扩充，以提高材料性能预测的准确性，为数据扩充提供了有效手段。

1、课题来源与背景 青光眼是世界第二大致盲眼病，至2013年全球约有7000万青光眼患者，对个人、家庭及社会造成了严重危害。随着分子生物学的发展，从分子水平研究青光眼的发病机制，探索细胞因子在青光眼发生发展中的保护作用，不仅可以提高人类对疾病的认识，指导临床诊断的水平，而且拓展了治疗的多种途径。 2、研究目的与意义： 青光眼是一类严重致盲性眼病，由于青光眼造成的视神经损害和视野缺损是不可逆转的，严重影响患者的生活质量，所以在青光眼患者的视神经保护有着重要的作用，本项课题主要研究膜联蛋白I（Annexin I）在青光眼视神经保护中的作用及作用机制，通过大鼠神经节细胞体外培养，观察膜联蛋白I（Annexin I）表达水平与分布，寻找可能的作用途径，帮助临床建立更完善的视神经保护策略。 3、主要论点与论据： 通过免疫组化方法检测正常大鼠眼内组织内膜联蛋白I（Annexin I）分布情况，体外分离纯化培养鼠视网膜神经节细胞，并体外模拟青光眼高眼压状态，应用western blotting方法及间接免疫荧光标记等比较膜联蛋白I（Annexin I）在眼压升高前后大鼠神经节细胞中的分布及表达水平，以及相关细胞因子表达水平。 4、创见与创新： 青光眼视神经保护目前是青光眼治疗领域的热点问题，国内外均对此开展研究，目前已发现多种视神经保护药物，膜联蛋白

材料科学与化学工程学院现有教职工170人，其中新世纪百千万人才工程国家级人选1人，教育部新世纪人才1人，全国优秀教师1人，龙江学者3人，省杰青4人，省思政名师1人，省级教学师德标兵4人，黑龙江省研究生优秀导师团队2个，博士生导师25人，硕士生导师106人。

项目来源于中央引导地方科技发展专项。项目围绕黑龙江省县域农业特色和自身优势，选择鲜食玉米和富硒有机大米作为推广对象，制定特色农产品品牌发展规划，通过品牌策划、设计企业LOGO、设计精美产品包装、制作宣传片、印发宣传手册、二维码识别、互联网宣传等途径，培育、扶持、壮大县域特色农产品品牌，品牌的知名度与市场认可度持续提升。 项目通过物联网技术为企业构建农产品生产加工溯源监管体系，保证企业产品品质的同时，提高产品的品牌价值，保护县域特色品牌。利用"互联网+"技术建立县域特色农产品微电商服务平台，有效拓宽了产品的销售渠道。 项目通过质量与品牌建设，提升了当地特色农产品的知名度和品牌价值，提高了企业经营效益，有效带动了农民增收、增加创业就业机会，同时辐射周边地区，极大推动黑龙江省县域经济发展。另外，项目构建的农产品质量溯源体系、农产品微电商平台以及特色农产品品牌建设模式，为我省农业发展方式转变起到了积极的推进作用。项目建设的经验和模式可以为我国众多特色农产品区域打造特色农产品品牌、打通农产品销路以及发展当地经济提供重要的借鉴依据，具有广阔的应用前景，市场需求量潜力巨大，经济、社会、生态效益显著。

技术转让、合同、入股均可，具体资金双方协商，希望尽快落地实现产业化。