基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法
来源：计算机应用与软件杂志2025年第6期北京时间：
作者：侯帅, 李玉娇, 白梅娟, 孙梦玥, 石修志
摘要：准确预测高熵合金的相，有利于减少材料设计的工作量和研发周期，并提高材料的性能，因此提出一种基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法。该算法由关系映射模型和优化模型两个部分组成。前者建立了结合材料知识的元特征与选择性集成学习性能的映射关系，来推荐合适的集成算法；后者采用基于单体精度约束的人工蜂群算法来提高集成学习的准确率。实验结果表明，该算法的预测性能优于其他选择性集成学习算法。
关键词：高熵合金, 相预测, 元学习, 集成学习, 人工蜂群算法
