遗传算法驱动的偏最小二乘法在含能材料爆轰性能预测中的应用

本文主要探讨了遗传算法在材料科学领域的一项创新应用——基于遗传算法的偏最小二乘法（Genetic Algorithm-based Partial Least Squares, GA-PLS）。偏最小二乘法是一种统计建模技术，它在处理高维数据和回归分析中尤其有效，通过减少变量的数量来提高模型的解释能力和预测精度。遗传算法则是一种模仿自然选择和进化过程的优化算法，常用于解决复杂问题的搜索和优化。 文章的核心内容聚焦于如何利用遗传算法的选择和交叉操作，对含能材料的分子结构数据集进行特征选择，即从大量的潜在变量中找出对爆轰性能影响最显著的少数变量。这种方法有助于构建简洁且具有高度解释性的结构性能模型，从而更有效地预测新设计的含能材料的性能，这对于含能材料的研发具有重要意义。 在具体实施过程中，作者首先将遗传算法应用到"分子结构-爆炸性能"的数据关系中，通过GA寻找最佳的变量组合，然后使用偏最小二乘回归进行模型构建。实验结果表明，这种方法成功地减少了变量数量，同时保持了对性能的较高预测能力，这在峡咱和芳香类含能材料的性能预测中得到了验证。 本文的关键词包括含能材料、偏最小二乘法、遗传算法、分子结构以及爆轰性能，这些都是研究的核心要素。此外，作者还提到了相关的数学工具，如/≅χ（可能是某个特定的统计软件或理论），以及一些技术细节，如如何编码和评估解的质量等。 这篇文章深入介绍了遗传算法和偏最小二乘法的结合在材料科学领域的实际应用，展示了如何通过这种方法优化含能材料的设计过程，对于提升材料性能预测的效率和准确性具有重要的指导意义。