一种高熵合金疲劳性能的预测模型的构建方法、装置、设备、介质及产品

本发明公开了一种高熵合金疲劳性能的预测模型的构建方法、装置、设备、介质及产品，获取高熵合金的特征数据样本集及初始预测模型；根据初始预测模型中的注意力模块及特征数据样本集，确定高熵合金中各成分之间的全局关联特征；根据全局关联特征及初始预测模型中的混合模块，确定融合时序特征，混合模块中包括长短期记忆子模块和门控循环单元子模块；根据初始预测模型中的全连接层及融合特征，确定疲劳性能的预测值及损失函数；基于损失函数对初始预测模型进行迭代训练，直至满足训练结束条件，得到最终预测模型。通过注意力模块对重要特征筛选与强化，通过混合模块处理热处理参数和显微组织特征中潜在的时序依赖性，提高了预测模型的准确性。