传统的试错式方法由于实验成本和时间限制,难以有效覆盖广泛的成分搜索空间,从而为高丰度稀土永磁材料的优化带来挑战。近年来,机器学习等数据驱动方法在科学研究中得到广泛应用,成为加速新材料设计的重要手段[1-3]。基于文献数据,我们采用机器学习方法对快淬高...