课题背景：高熵合金（HEA）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、高强度和高韧性等优异性能，是一种具有广阔应用前景的新型材料。然而，高熵合金的设计面临着巨大的成分空间和复杂的性能预测问题，传统的实验方法难以满足高效、准确和智能的需求。因此，利用机器学习（ML）技术，结合理论计算和实验数据，建立高熵合金的设计与性能预测模型，是一种有效的解决方案。
课题简介：本课题旨在开发一种基于机器学习的高熵合金设计与性能预测方法，以实现高熵合金的快速筛选、优化和评价。本课题将采用多种机器学习算法，如支持向量机、神经网络、随机森林等，结合多种特征选择和降维技术，如主成分分析、遗传算法、Shapley值等，构建高熵合金的成分-性能关系模型，并利用交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等方法进行模型的训练和优化。本课题将以硬度、强度、韧性、耐腐蚀性等为目标性能，以Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni等为目标体系，进行高熵合金的设计与性能预测，并与实验数据进行对比和验证。
课题内容：
数据收集与预处理：从文献4 等来源收集目标体系的高熵合金的成分和性能数据，并进行数据清洗、归一化、平衡等预处理操作，得到可用于机器学习的数据集。
特征提取与选择：根据高熵合金的成分信息，计算出多种物理、化学和统计特征，如原子半径、电负性、混合焓、混合熵、带隙、原子大小差异等，并利用主成分分析（PCA）、遗传算法（GA）、Shapley值（SHAP）等方法进行特征选择和降维，筛选出对性能预测有重要影响的特征。
模型构建与优化：采用多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、随机森林（RF）等，基于所选特征和目标性能，构建高熵合金的成分-性能关系模型，并利用交叉验证（CV）、网格搜索（GS）、贝叶斯优化（BO）等方法进行模型参数的调整和优化，提高模型的准确性和泛化能力。
模型评估与验证：采用多种评估指标，如均方误差（MSE）、决定系数（R2）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，评估模型在训练集和测试集上的预测效果，并与实验数据进行对比和验证，分析模型的优缺点和适用范围。
高熵合金设计与预测：利用训练好的模型，对目标体系的高熵合金进行快速筛选、优化和评价，寻找具有最优或接近最优性能的高熵合金成分，并预测其性能值，为实验设计提供指导和参考。
课题创新点：
本课题综合运用多种机器学习算法、特征选择和降维技术、模型优化和评估方法，建立了一种高效、准确和智能的高熵合金设计与性能预测方法，为高熵合金的发现和开发提供了一种新的思路和工具。
本课题以硬度、强度、韧性、耐腐蚀性等为目标性能，以Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni等为目标体系，涵盖了高熵合金的多种重要性能和体系，具有较强的实用性和普适性。
本课题利用Shapley值等方法提高了模型的可解释性，揭示了高熵合金的成分和性能之间的内在联系和影响因素，为高熵合金的理论研究提供了依据和指导。