CN115101149A - 材料微观结构总能量预测方法 - Google Patents

材料微观结构总能量预测方法 Download PDF

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CN115101149A CN202210767635.9A CN202210767635A CN115101149A CN 115101149 A CN115101149 A CN 115101149A CN 202210767635 A CN202210767635 A CN 202210767635A CN 115101149 A CN115101149 A CN 115101149A
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Abstract

本发明提供了材料微观结构总能量预测方法。其从材料微观结构样本数据中获得一维序列样本数据，并对一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；构建注意力卷积神经网络模型，和将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图，再将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果；上述方法采用机器学习以及基于原子坐标构建体系总能量，对原子体系的大规模和长时间的分子动力学模拟，对材料的微观结构进行大空间和时间尺度的模拟，提高能量预测的精确性。

Description

材料微观结构总能量预测方法
技术领域
本发明涉及材料微观结构分析的技术领域，特别涉及材料微观结构总能量预测方法。
背景技术
目前，在材料科学等研究领域中，通常需要对材料的微观结构总能量分布情况进行测量。现有技术主要包括基于计算机模拟计算和基于经验公式的总能量计算两种方式来实现相应的计算测量。其中，基于计算机模拟计算的方式可以使用密度泛函理论的第一性原理，其不需要额外参数且计算精度较高，但是其模拟时间比较短；基于经验公式的总能量计算的方式能够模拟的空间和时间尺度相对较大，但其精度受到总能量函数形式和拟合参数的限制，难以推广到一般的材料理论预测。可见，上述两种方式无法同时满足对材料的微观结构进行大空间和时间尺度的模拟，以及精确可靠的总能量分布预测。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供材料微观结构总能量预测方法，其从材料微观结构样本数据中获得一维序列样本数据，并对一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；构建注意力卷积神经网络模型，和将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图，再将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果；上述方法采用机器学习以及基于原子坐标构建体系总能量，实现对原子体系的大规模和长时间的分子动力学模拟，对材料的微观结构进行大空间和时间尺度的模拟，以及精确可靠的总能量分布预测。
本发明提供一种材料微观结构总能量预测方法，其包括如下步骤：
步骤S1，基于材料的原子坐标构建体系，获得每个材料样品对应的材料微观结构样本数据；
步骤S2，对每个材料微观结构样本数据进行预处理，得到一维序列样本数据；再对所述一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；
步骤S3，构建注意力卷积神经网络模型，将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；
步骤S4，获取待测试材料样本对应的一维序列样本数据，并将其转换为二维时频谱图；将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果。
进一步，在所述步骤S1之前，还包括：
根据材料样品的原子理论排列结构，构建材料样品对应的原子坐标构建体系；其中，所述原子坐标构建体系是指以材料样品的所有类型原子的理论排列结构为基准，构建形成的坐标体系。
进一步，在所述步骤S1中，基于材料的原子坐标构建体系，获得每个材料样品对应的材料微观结构样本数据具体包括：
基于材料的原子坐标构建体系，对预先给定的材料微观结构数据进行坐标转换，从而得到每个材料样品对应的材料微观结构样本数据。
进一步，在所述步骤S2中，对每个材料微观结构样本数据进行预处理，得到一维序列样本数据具体包括：
根据所述原子坐标构建体系包含的所有坐标轴方向，将每个材料微观结构样本数据划分为对应于不同坐标轴方向的一维序列样本数据。
进一步，在所述步骤S2中，对所述一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图具体包括：
利用下面公式(1)和(2)，对所述一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图，
STFTi(τ,f)＝∑Xi(λ)w(τ-λ)e-j2πfλ (1)
Si＝|STFTi(τ,f)|2 (2)
在上述公式(1)和(2)中，Xi(λ)表示第i个一维序列样本数据；w(λ)表示窗函数；τ表示时间；f表示频率；STFTi(τ,f)是第i个一维序列样本数据对应于变量(τ,ω)的二维函数，表示序列Xi(λ)加窗后的傅里叶变换结果；Si表示二维时频谱图。
进一步，在所述步骤S3中，构建注意力卷积神经网络模型具体包括：
构建两层二维卷积形式的注意力卷积神经网络模型，并且在两层二维卷积层之间串联通道注意力模块和空间注意力模块。
进一步，在所述步骤S3中，还包括：
利用下面公式(3)，构建形成所述通道注意力模块，
Figure BDA0003722765930000031
在上述公式(3)中，Mc(F)表示通道注意力模块；σ表示Sigmoid函数，其为激活函数；F表示注意力卷积神经网络模型的中间特征，并且
Figure BDA0003722765930000032
Figure BDA0003722765930000033
表示实数域；C表示特征通道数；H表示特征图高度；W表示特征图宽度；MLP表示注意力卷积神经网络模型，并且隐藏层的大小为
Figure BDA0003722765930000034
r表示压缩率；AvgPool表示平均值池化函数；MaxPool表示最大值池化函数；W0表示MLP输入层的权重，并且
Figure BDA0003722765930000035
W1表示MLP隐藏层的权重，并且
Figure BDA0003722765930000036
表示均值池化后的特征；
Figure BDA0003722765930000037
表示最大池化后的特征；
以及，
利用下面公式(4)，构建形成所述空间注意力模块，
Figure BDA0003722765930000041
在上述公式(4)中，MS(F)表示空间注意力模块；σ表示Sigmoid函数，其为激活函数；fQ×Q(·)表示卷积和大小Q×Q；AvgPool表示平均值池化函数；MaxPool表示最大值池化函数；；
Figure BDA0003722765930000042
表示平均值池化得到的二维时频谱图，并且
Figure BDA0003722765930000043
表示最大值池化得到的二维时频谱图，并且
Figure BDA0003722765930000044
进一步，在所述步骤S3中，在两层二维卷积层之间串联通道注意力模块和空间注意力模块具体包括：
在两层二维卷积层之间先连接通道注意力模块，再连接空间注意力模块；
对于通道注意力模块的前一层二维卷积层的输出特征F，再通过通道注意力模块得到其通道注意力图MC，此时通道注意力模块的加权特征为F′，即
Figure BDA0003722765930000045
再通过空间注意力模块的空间注意力图MS(F′)，对加权特征F′进行空间注意力加权，得到特征F″，即
Figure BDA0003722765930000046
最后将特征F″输入到空间注意力模块的后一层二维卷积层。
进一步，在所述步骤S3中，还包括：
利用下面公式(5)，确定所述注意力卷积神经网络模型的损失函数使用交叉熵，
Figure BDA0003722765930000047
在上述公式(5)中，H(p,q)表示损失函数使用交叉熵；m表示一维序列样本数据的总数量；p(Xi)表示第i个一维序列样本数据对应的标记真实概率分布；q(Xi)表示第i个一维序列样本数据对应的预测概率分布；
当所述损失函数使用交叉熵满足预设条件时，确定对所述注意力卷积神经网络模型完成训练。
进一步，在所述步骤S4中，具体包括：
根据上述步骤S2，将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图后；
将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果。
相比于现有技术，该材料微观结构总能量预测方法从材料微观结构样本数据中获得一维序列样本数据，并对一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；构建注意力卷积神经网络模型，和将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图，再将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果；上述方法采用机器学习以及基于原子坐标构建体系总能量，实现对原子体系的大规模和长时间的分子动力学模拟，对材料的微观结构进行大空间和时间尺度的模拟，以及精确可靠的总能量分布预测。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的材料微观结构总能量预测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，为本发明实施例提供的材料微观结构总能量预测方法的流程示意图。该材料微观结构总能量预测方法包括如下步骤：
步骤S1，基于材料的原子坐标构建体系，获得每个材料样品对应的材料微观结构样本数据；
步骤S2，对每个材料微观结构样本数据进行预处理，得到一维序列样本数据；再对该一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；
步骤S3，构建注意力卷积神经网络模型，将所有二维时频谱图输入到该注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；
步骤S4，获取待测试材料样本对应的一维序列样本数据，并将其转换为二维时频谱图；将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果。
上述技术方案的有益效果为：该材料微观结构总能量预测方法从材料微观结构样本数据中获得一维序列样本数据，并对一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；构建注意力卷积神经网络模型，和将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图，再将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果；上述方法采用机器学习以及基于原子坐标构建体系总能量，实现对原子体系的大规模和长时间的分子动力学模拟，对材料的微观结构进行大空间和时间尺度的模拟，以及精确可靠的总能量分布预测。
优选地，在该步骤S1之前，还包括：
根据材料样品的原子理论排列结构，构建材料样品对应的原子坐标构建体系；其中，该原子坐标构建体系是指以材料样品的所有类型原子的理论排列结构为基准，构建形成的坐标体系。
上述技术方案的有益效果为：以材料样品自身的原子理论排列结构为基准，构建材料样品对应的原子坐标构建体系，这样可保证后续对检测得到的实测材料微观结构数据进行统一坐标体系的转换。
优选地，在该步骤S1中，基于材料的原子坐标构建体系，获得每个材料样品对应的材料微观结构样本数据具体包括：
基于材料的原子坐标构建体系，对预先给定的材料微观结构数据进行坐标转换，从而得到每个材料样品对应的材料微观结构样本数据。
上述技术方案的有益效果为：基于材料的原子坐标构建体系对预先给定的材料微观结构数据进行坐标转换，能够保证所有预先给定的材料微观结构数据在同一坐标体系下进行表征，提高结构数据的统一性。
优选地，在该步骤S2中，对每个材料微观结构样本数据进行预处理，得到一维序列样本数据具体包括：
根据该原子坐标构建体系包含的所有坐标轴方向，将每个材料微观结构样本数据划分为对应于不同坐标轴方向的一维序列样本数据。
上述技术方案的有益效果为：以原子坐标构建体系包含的所有坐标轴方向为基准，将每个材料微观结构样本数据划分为对应于不同坐标轴方向的一维序列样本数据，这样能够在不同坐标轴方向上获得一维序列样本数据，从而简化材料微观结构样本数据的数据复杂性。
优选地，在该步骤S2中，对该一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图具体包括：
利用下面公式(1)和(2)，对该一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图，
STFTi(τ,f)＝∑Xi(λ)w(τ-λ)e-j2πfλ (1)
Si＝|STFTi(τ,f)|2 (2)
在上述公式(1)和(2)中，Xi(λ)表示第i个一维序列样本数据；w(λ)表示窗函数；τ表示时间；f表示频率；STFTi(τ,f)是第i个一维序列样本数据对应于变量(τ,ω)的二维函数，表示序列Xi(λ)加窗后的傅里叶变换结果；Si表示二维时频谱图。
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)和(2)，将一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图，这样将与空间相关的一维序列样本数据转换为与时间相关的二维时频谱图，从而实现对样本数据的时空转换，便于后续网络模型在空间和时间尺度上进行有效的训练。
优选地，在该步骤S3中，构建注意力卷积神经网络模型具体包括：
构建两层二维卷积形式的注意力卷积神经网络模型，并且在两层二维卷积层之间串联通道注意力模块和空间注意力模块。
上述技术方案的有益效果为：以通道注意力模块和空间注意力模块串联的方式，将两层二维卷积层进行连接，这样可对处于上游的卷积层的输出进行通道注意力和空间注意力的特征提取，提高对网络模型的训练效率。
优选地，在该步骤S3中，还包括：
利用下面公式(3)，构建形成该通道注意力模块，
Figure BDA0003722765930000081
在上述公式(3)中，Mc(F)表示通道注意力模块；σ表示Sigmoid函数，其为激活函数；F表示注意力卷积神经网络模型的中间特征，并且
Figure BDA0003722765930000082
Figure BDA0003722765930000083
表示实数域；C表示特征通道数；H表示特征图高度；W表示特征图宽度；MLP表示注意力卷积神经网络模型，并且隐藏层的大小为
Figure BDA0003722765930000084
r表示压缩率；AvgPool表示平均值池化函数；MaxPool表示最大值池化函数；W0表示MLP输入层的权重，并且
Figure BDA0003722765930000091
W1表示MLP隐藏层的权重，并且
Figure BDA0003722765930000092
表示均值池化后的特征；
Figure BDA0003722765930000093
表示最大池化后的特征；
以及，
利用下面公式(4)，构建形成该空间注意力模块，
Figure BDA0003722765930000094
在上述公式(4)中，MS(F)表示空间注意力模块；σ表示Sigmoid函数，其为激活函数；fQ×Q(·)表示卷积和大小Q×Q；AvgPool表示平均值池化函数；MaxPool表示最大值池化函数；；
Figure BDA0003722765930000095
表示平均值池化得到的二维时频谱图，并且
Figure BDA0003722765930000096
表示最大值池化得到的二维时频谱图，并且
Figure BDA0003722765930000097
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(3)和(4)，能够保证通道注意力模块和空间注意力模块对样本数据的有效全面学习，使得网络模型能够适应不同类型样本数据的训练，提高网络模型的学习性能。
优选地，在该步骤S3中，在两层二维卷积层之间串联通道注意力模块和空间注意力模块具体包括：
在两层二维卷积层之间先连接通道注意力模块，再连接空间注意力模块；
对于通道注意力模块的前一层二维卷积层的输出特征F，再通过通道注意力模块得到其通道注意力图MC，此时通道注意力模块的加权特征为F′，即
Figure BDA0003722765930000098
再通过空间注意力模块的空间注意力图MS(F′)，对加权特征F′进行空间注意力加权，得到特征F″，即
Figure BDA0003722765930000099
最后将特征F″输入到空间注意力模块的后一层二维卷积层。
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式在两层二维卷积层之间先连接通道注意力模块，再连接空间注意力模块，这样可保证两层二维卷积层之间样本数据的学习连贯性，提高网络模型的训练可靠性。
优选地，在该步骤S3中，还包括：
利用下面公式(5)，确定该注意力卷积神经网络模型的损失函数使用交叉熵，
Figure BDA0003722765930000101
在上述公式(5)中，H(p,q)表示损失函数使用交叉熵；m表示一维序列样本数据的总数量；p(Xi)表示第i个一维序列样本数据对应的标记真实概率分布；q(Xi)表示第i个一维序列样本数据对应的预测概率分布；
当该损失函数使用交叉熵满足预设条件时，确定对该注意力卷积神经网络模型完成训练。
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(5)，以损失函数使用交叉熵作为注意力卷积神经网络模型是否完成训练的参考标准，从而提高注意力卷积神经网络模型的训练效率和保证注意力卷积神经网络模型的学习效率。
优选地，在该步骤S4中，具体包括：
根据上述步骤S2，将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图后；
将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果。
上述技术方案的有益效果为：根据前述的步骤S2，将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图，这样可将测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为注意力卷积神经网络模型能够进行学习分析的数据类型，保证对注意力卷积神经网络模型的兼容性。
从上述实施例的内容可知，该材料微观结构总能量预测方法从材料微观结构样本数据中获得一维序列样本数据，并对一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；构建注意力卷积神经网络模型，和将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图，再将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果；上述方法采用机器学习以及基于原子坐标构建体系总能量，实现对原子体系的大规模和长时间的分子动力学模拟，对材料的微观结构进行大空间和时间尺度的模拟，以及精确可靠的总能量分布预测。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种材料微观结构总能量预测方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤S1，基于材料的原子坐标构建体系，获得每个材料样品对应的材料微观结构样本数据；
步骤S2，对每个材料微观结构样本数据进行预处理，得到一维序列样本数据；再对所述一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图；
步骤S3，构建注意力卷积神经网络模型，将所有二维时频谱图输入到所述注意力卷积神经网络模型，以此对网络模型进行训练；
步骤S4，获取待测试材料样本对应的一维序列样本数据，并将其转换为二维时频谱图；将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果。
2.如权利要求1所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S1之前，还包括：
根据材料样品的原子理论排列结构，构建材料样品对应的原子坐标构建体系；其中，所述原子坐标构建体系是指以材料样品的所有类型原子的理论排列结构为基准，构建形成的坐标体系。
3.如权利要求2所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S1中，基于材料的原子坐标构建体系，获得每个材料样品对应的材料微观结构样本数据具体包括：
基于材料的原子坐标构建体系，对预先给定的材料微观结构数据进行坐标转换，从而得到每个材料样品对应的材料微观结构样本数据。
4.如权利要求1所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，对每个材料微观结构样本数据进行预处理，得到一维序列样本数据具体包括：
根据所述原子坐标构建体系包含的所有坐标轴方向，将每个材料微观结构样本数据划分为对应于不同坐标轴方向的一维序列样本数据。
5.如权利要求1所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，对所述一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图具体包括：
利用下面公式(1)和(2)，对所述一维序列样本数据进行短时傅里叶变换，得到对应的二维时频谱图，
STFTi(τ,f)＝∑Xi(λ)w(τ-λ)e-j2πfλ (1)
Si＝|STFTi(τ,f)|2 (2)
在上述公式(1)和(2)中，Xi(λ)表示第i个一维序列样本数据；w(λ)表示窗函数；τ表示时间；f表示频率；STFTi(τ,f)是第i个一维序列样本数据对应于变量(τ,ω)的二维函数，表示序列Xi(λ)加窗后的傅里叶变换结果；Si表示二维时频谱图。
6.如权利要求1所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S3中，构建注意力卷积神经网络模型具体包括：
构建两层二维卷积形式的注意力卷积神经网络模型，并且在两层二维卷积层之间串联通道注意力模块和空间注意力模块。
7.如权利要求6所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S3中，还包括：
利用下面公式(3)，构建形成所述通道注意力模块，
Figure FDA0003722765920000031
在上述公式(3)中，Mc(F)表示通道注意力模块；σ表示Sigmoid函数，其为激活函数；F表示注意力卷积神经网络模型的中间特征，并且
Figure FDA0003722765920000032
Figure FDA0003722765920000033
表示实数域；C表示特征通道数；H表示特征图高度；W表示特征图宽度；MLP表示注意力卷积神经网络模型，并且隐藏层的大小为
Figure FDA0003722765920000034
r表示压缩率；AvgPool表示平均值池化函数；MaxPool表示最大值池化函数；W0表示MLP输入层的权重，并且
Figure FDA0003722765920000035
W1表示MLP隐藏层的权重，并且
Figure FDA0003722765920000036
Figure FDA0003722765920000037
表示均值池化后的特征；
Figure FDA0003722765920000038
表示最大池化后的特征；
以及，
利用下面公式(4)，构建形成所述空间注意力模块，
Figure FDA0003722765920000039
在上述公式(4)中，MS(F)表示空间注意力模块；σ表示Sigmoid函数，其为激活函数；fQ×Q(·)表示卷积和大小Q×Q；AvgPool表示平均值池化函数；MaxPool表示最大值池化函数；；
Figure FDA00037227659200000310
表示平均值池化得到的二维时频谱图，并且
Figure FDA00037227659200000311
Figure FDA00037227659200000312
表示最大值池化得到的二维时频谱图，并且
Figure FDA00037227659200000313
8.如权利要求7所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S3中，在两层二维卷积层之间串联通道注意力模块和空间注意力模块具体包括：
在两层二维卷积层之间先连接通道注意力模块，再连接空间注意力模块；对于通道注意力模块的前一层二维卷积层的输出特征F，再通过通道注意力模块得到其通道注意力图MC，此时通道注意力模块的加权特征为F′，即
Figure FDA0003722765920000041
再通过空间注意力模块的空间注意力图MS(F′)，对加权特征F′进行空间注意力加权，得到特征F″，即
Figure FDA0003722765920000042
最后将特征F″输入到空间注意力模块的后一层二维卷积层。
9.如权利要求8所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S3中，还包括：
利用下面公式(5)，确定所述注意力卷积神经网络模型的损失函数使用交叉熵，
Figure FDA0003722765920000043
在上述公式(5)中，H(p,q)表示损失函数使用交叉熵；m表示一维序列样本数据的总数量；p(Xi)表示第i个一维序列样本数据对应的标记真实概率分布；q(Xi)表示第i个一维序列样本数据对应的预测概率分布；
当所述损失函数使用交叉熵满足预设条件时，确定对所述注意力卷积神经网络模型完成训练。
10.如权利要求1所述的材料微观结构总能量预测方法，其特征在于：
在所述步骤S4中，具体包括：
根据上述步骤S2，将待测试材料样本对应的一维序列样本数据转换为二维时频谱图后；
将待测试材料样本的二维时频谱图输入到完成训练的注意力卷积神经网络模型中，从而得到待测试样本的微观结构总能量预测结果。
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