材料的性能受到其成分、微观结构、加工工艺等多种因素的影响，这些因素相互作用，使得预测材料性能变得极其复杂。传统的材料开发依赖于实验室实验和试错法，这不仅耗时耗力，而且可能无法覆盖所有可能的材料组合。机器学习提供了一种数据驱动的方法来预测材料性能，有望加速材料设计的过程。然而，现有的机器学习模型通常缺乏对预测不确定性的量化，这限制了它们在高风险应用中的可靠性和可信度。高斯过程是一种强大的非参数贝叶斯方法，能够提供关于预测的不确定性估计，非常适合处理具有不确定性的复杂系统，拉普拉斯近似是一种数学方法，用于简化后验分布的计算，拉普拉斯近似能够使得高斯过程在实际应用中更加可行。 同时深度学习模型在训练时容易遇到梯度爆炸问题，谱归一化通过限制网络层权重的谱范数，帮助控制梯度的大小。Lipschitz约束确保模型的输出不会因为输入的微小变化而剧烈波动，提高了模型的稳定性和泛化能力。残差网络通过其残差学习框架，有效地提取了材料成分的深层次特征。Transformer模型通过自注意力机制捕捉序列数据的全局依赖性，为材料性能预测提供了新的视角。 总而言之，通过对预测不确定性的分析和评估，我们可以更准确地理解模型预测的可信度，从而指导实验设计和材料发现项目，避免资源的浪费和时间的消耗。本发明介绍了一种材料成分与性能映射的不确定性量化方法，该方法将高斯过程与深度学习框架相结合，通过精细的数据分析来探索材料组成与其特性之间的复杂关系。利用高斯过程对不确定性进行量化，从而在材料性能预测中提供了更高的可靠性和精确度。