【源码】基于Python和PyTorch的材料性能预测系统

项目简介

在材料科学快速发展的当下，准确预测材料性能是研究热点。本项目运用深度学习技术，借助卷积神经网络（CNN）和Transformer技术构建先进神经网络模型。通过结合材料图像的全局和局部特征，打造了全新的材料性能预测系统，简化了预测流程，提高了预测准确性。

项目的主要特性和功能

1. 混合模型构建：结合卷积神经网络（CNN）和Transformer技术，包含局部与全局网络分支，能同时提取材料图像的局部和全局特征，更全面描述材料性能。
2. 层次特征融合：引入层次特征融合路径，融合不同层次特征，提升模型性能。
3. 通道注意力机制：增强模型表示能力，提高特征利用率。
4. 脚本支持：提供测试脚本和训练脚本，训练脚本支持多种命令行参数，方便模型训练和测试配置。
5. 易于扩展：代码结构清晰，方便根据实际需求扩展和修改。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python和PyTorch框架，以及必要的辅助库（如torchvision等）。
2. 解压源码文件：将下载的源码文件解压到指定目录。
3. 运行训练脚本：运行train.py脚本开始训练模型，训练时可用TensorBoard进行可视化监控。
4. 运行测试脚本：训练完成后，运行test.py脚本对模型进行测试，查看预测结果和真实标签的对比。
5. 模型预测：将待预测的材料图像输入训练好的模型，得到预测的性能结果。

参考文献

如果您在研究中使用了本项目的代码，请按照以下方式引用参考文献： Chen Q, Han S, Song X, et al. Thermal conductivity prediction of Al2O3-doped tetragonal YSZ coatings using deep learning[J]. Journal of the European Ceramic Society, 2024.

下载地址

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