一种基于主动学习的稀土钽酸盐材料热导率筛选方法

本发明涉及材料筛选技术领域，具体涉及一种基于主动学习的稀土钽酸盐材料热导率筛选方法，首先采用留一成分分组交叉验证法评估模型，确保模型在未见成分上的可靠性。其次通过特征工程压缩核心特征参数，提升模型效率。最后对热导率模型采用基于Bootstrap采样的主动学习框架计算热导率期望改进值EI以量化材料突破当前最佳热导率的潜力。之后，筛选高潜力材料进行实验制备，并代入数据集迭代直至获得最优材料；仅需2轮实验即从169万种成分中锁定最优成分，显著降低了研发成本，适用于高温隔热材料开发，为航空发动机热障涂层材料设计提供了高效可靠的新范式。