自动筛选最优配方数据集

数据规则上，构建多维度筛选体系：性能规则分 “优（双指标达标）、良（单指标达标）、差（双不达标）”，仅 “优” 级数据纳入筛选池；参数规则限定含固量 20%-47%、掺量 6%-8% 等有效区间，剔除超范围异常值；成本规则设定单吨成本≤行业均值 10%，确保经济性。算法采用 “梯度提升树 + 整数规划” 组合：前者预测配方性能达标概率，准确率＞88%；后者在达标配方中，以 “成本最低” 为目标，输出最优参数组合，如含固量 37%+ 掺量 7.2%，单次筛选耗时＜5 分钟，且验证合格率＞90%。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于速凝剂配方的高效自动筛选，通过构建多维度性能、参数和成本规则，结合梯度提升树与整数规划算法，支持实验研发、生产适配及成本控制等场景。它能在5分钟内从海量参数中筛选出性能达标且成本最优的配方组合，验证合格率超过90%，显著提升配方开发效率并降低原料成本。