在镍基高温合金力学本构模型构建的过程中,使用小样本机器学习方法,结合数据增强、网络结构优化、迁移学习等方法,构建了小样本神经网络模型,降低了对实验数据量的依赖性,经过测试,模型精度高于一般BP神经网络和唯象型本构模型。