在全球钕铁硼（NdFeB）磁性材料市场持续蓬勃发展的浪潮中，我国凭借其卓越的产业优势，长期稳居全球钕铁硼产量的主导地位，占比高达八成。展望未来，伴随新能源汽车、风力发电、无人机等关键领域需求的持续扩张，叠加“双碳”战略政策的强力赋能，我国NdFeB永磁材料市场前景极为广阔。然而，传统NdFeB材料研发高度依赖实验试错，普遍存在周期冗长、成本高昂、优化效率低下等痛点。为破解这一行业瓶颈，山西能源学院新能源材料与器件专业师生团队，成功研发了全国首创的“基于机器学习的NdFeB磁性材料设计与智能分析系统”。

该系统以材料基因工程理念为引领，聚焦NdFeB磁性材料，创新性融合机器学习等前沿数据驱动技术。其核心在于深度解析NdFeB材料“工艺-结构-性质-性能”四维耦合难题，开创了“智能预测指导定向实验”的材料研发新模式。系统成功实现了钕铁硼磁性能的超高精度预测与逆向设计，并创新性地整合了SHAP（SHapley Additive exPlanations）与DeepSeek等先进技术，构建了用户友好且具备可解释性的智能分析模块。由此，真正意义上打造了一套覆盖“性能预测-逆向设计-机理解释”三位一体的智能创新平台。该成果不仅填补了国内外在磁性材料智能设计领域的应用空白，更以突破性的技术创新推动了材料研发范式从“经验驱动”向“数据-知识双轮驱动”转型升级，为构建绿色智能材料创新生态体系提供关键技术支撑。