• 随机森林（Random Forest, RF）

随机森林通过多棵决策树的集成来提高预测稳定性，能够处理高维和非线性数据。在材料微观结构分析中，随机森林可以识别微观特征（如颗粒尺寸、晶界形态）与力学性能（如强度、韧性）的关系。它适合处理复杂结构数据，帮助推荐具有最优力学性能的材料组合。

•  梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）

GBDT 通过迭代提升弱学习器（决策树）的性能，具有强大的回归和分类能力。GBDT 在材料性能预测中表现出色，能够准确预测不同材料特征对力学性能的影响。在 CAE 材料设计中，GBDT 可用于分析材料组合的力学表现，推荐符合设计需求的材料组合。

• 极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）

XGBoost 是 GBDT 的改进版，具有更快的训练速度和更强的特征工程能力。XGBoost 适用于材料微观结构与力学性能的精确建模，在多特征和大数据集下能够快速找到最优材料组合。适合在 CAE 分析中推荐轻量化与强度优化的材料组合。

• 自适应增强（Adaptive Boosting, AdaBoost）

AdaBoost 通过增加错误分类样本的权重，提高整体模型的预测性能。在材料性能预测中，AdaBoost 可以识别关键材料特征，提升微观结构与力学性能之间的关联分析。它适合在复杂数据中找到强关联特征，为 CAE仿真提供可靠的材料组合推荐。

• Stacking（堆叠集成）

Stacking 通过集成多个不同模型（如 RF、GBDT、神经网络），提高预测的准确性和泛化能力。在 CAE 材料设计中，Stacking 可以结合多个模型的优势，准确预测材料特性对力学性能的影响。堆叠集成适合在多种材料特征和力学指标的组合中找到性能最优的材料结构。

• 神经网络（Neural Network, NN）

神经网络通过多层非线性变换，适合处理复杂、非线性的材料性能预测问题。在材料设计中，神经网络可以分析微观结构特征与力学性能的复杂关系，通过训练模型预测不同材料组合下的性能。神经网络尤其适合处理微观结构数据和复杂材料的非线性特征，为 CAE 提供优化材料设计的参考。

• 深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）

DBN 通过多层无监督学习提取深层次特征，适合高维复杂数据。在材料微观结构分析中，DBN 可以从微观图像或结构数据中提取关键特征，预测材料在不同组合下的力学性能。DBN 适合于处理非结构化数据，如材料的显微图像，帮助推荐最优材料组合。

• 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

SVM 通过最大化间隔分离不同类别，适合小样本和高维数据的分类与回归。SVM 在材料微观结构与力学性能分类中表现优秀，能够有效区分材料特征对性能的影响。SVM 可用于推荐具有特定力学性能的材料组合，适用于对数据量较小的材料样本进行精确建模。

• 集成学习架构（Ensemble Learning with Voting）

Voting 集成通过对多模型的预测结果进行投票或加权平均，提高整体预测精度。在材料组合推荐中，Voting 集成可以结合不同模型的优势，如 RF、GBDT 和 SVM，提高预测的鲁棒性和准确性。适合在材料微观结构特征和多种力学性能组合分析中找到最优设计方案。

• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

CNN 通过卷积操作提取局部特征，适合图像数据和微观结构图的分析。在材料设计中，CNN 可以直接分析微观结构图像（如显微图）与力学性能的关系，帮助识别关键微观特征。适用于分析材料显微结构与性能的直接关系，从图像中提取特征以推荐最优材料组合。

• 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）

LSTM 通过记忆单元和门控机制捕捉时间序列中的长期依赖关系，适合序列数据。在材料疲劳性能或变形预测中，LSTM可以分析材料的加载历史对其力学性能的影响。LSTM 适合处理材料的时间序列特性，如在 CAE 仿真中预测材料在不同载荷下的长时间表现，帮助推荐更耐用的材料组合。

• 贝叶斯优化与高斯过程回归（Bayesian Optimization with Gaussian Process Regression, BO-GPR）

BO-GPR 通过高斯过程建模预测结果和不确定性，适合高维优化。在 CAE 材料设计中，BO-GPR 可用于优化材料组合，通过探索材料特性空间找到满足力学性能要求的最优组合。适合在多目标优化中应用，如在轻量化和强度之间找到平衡。