课题背景：
高熵合金是一类由五种或更多种元素以近似等摩尔比组成的合金，具有高混合熵、高热稳定性、高强度、高韧性、高耐腐蚀等优异的物理和化学性能，是一种具有广阔应用前景的新型材料。然而，高熵合金的设计和优化面临着巨大的挑战，因为其成分空间非常庞大，传统的实验方法难以覆盖所有可能的组合。因此，利用机器学习技术，结合理论计算和实验数据，对高熵合金的组成和性能进行预测和筛选，是一种有效和高效的方法。
课题简介：本课题旨在利用机器学习技术，建立基于多组学数据（如结构、力学、热力学、动力学等）的高熵合金设计与性能预测模型，为高熵合金的发现和开发提供指导和支持。本课题将采用深度神经网络、支持向量机、随机森林等方法，从公开数据库或合作实验室中获取多组学数据，并进行数据清洗、特征提取、特征选择、模型训练、模型评估等步骤，构建并优化预测模型，并进行验证和应用。
课题内容：
1. 数据获取和预处理：从公开数据库或合作实验室中获取多组学数据，并进行数据清洗、归一化、降维等预处理步骤，以便于后续的分析。
2. 特征提取和选择：使用深度神经网络或其他方法，从多组学数据中提取出与高熵合金的组成和性能相关的特征，并进行特征选择和融合，形成高维度的特征空间。
3. 模型训练和评估：使用支持向量机、随机森林或其他方法，根据特征空间和性能数据，建立回归或分类等类型的预测模型，并使用交叉验证、网格搜索等方法进行模型训练和参数调整，并使用相关系数、均方误差、准确率、召回率等指标进行模型评估，并与现有的方法进行比较。
4. 模型验证和应用：使用独立的测试集或外部数据集对预测模型进行验证，并使用 Pareto 前沿分析等方法进行多目标优化和筛选，得到具有最佳性能组合的高熵合金候选组成，并进行实验制备和表征，验证模型的准确性和可靠性，并探索模型在不同类型、不同目标、不同条件下的适用性和普适性。
课题创新点：
1. 本课题将利用机器学习技术，结合多组学数据，建立全面且精准的高熵合金设计与性能预测模型，为高熵合金的发现和开发提供新的思路和方法。
2. 本课题将使用深度神经网络等先进的算法，从大规模的多组学数据中学习有效的特征和模式，提高预测模型的性能和准确性。
3. 本课题将对预测模型进行系统的训练、评估和验证，并与现有的方法进行比较，展示模型的优势和局限性，并探索模型在不同高熵合金场景中的应用和推广潜力。