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材料科学与工程:材料设计与优化_(22).材料科学前沿专题.docx

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材料科学前沿专题

1.机器学习在材料设计中的应用

1.1数据驱动的材料设计

材料设计是一个复杂的过程,涉及多个物理和化学参数的优化。传统的方法主要依赖于实验和经验,效率低下且成本高昂。随着大数据和机器学习技术的发展,数据驱动的材料设计成为了一种新的高效方法。通过机器学习模型,可以从现有的大量材料数据中提取有用的信息,预测新材料的性能,从而指导实验和设计。

1.1.1数据集的构建

构建高质量的数据集是数据驱动材料设计的基础。数据集通常包括材料的结构、成分、性能等信息。这些数据可以从公开的数据库、实验结果、文献等途径获取。例如,MaterialsPr

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