机器学习在材料科学中的应用

目录介绍

1 机器学习方法概述

1.1 监督学习

1.1.1 概念和原理

1.1.2 主要算法

（1） 线性回归（Linear Regression）

（2） 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

（3） 决策树与随机森林（Decision Trees and Random Forests）

（4） 神经网络（Neural Networks）

1.2 无监督学习

1.2.1 概念和原理

1.2.2 主要算法

（1） 聚类分析（Clustering Analysis）

（2） 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

（3） 自编码器（Autoencoders）

1.3 深度学习

1.3.1 概念和原理

1.3.2 主要算法

（1） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）

（2） 递归神经网络（Recurrent Neural Networks Networks，RNN）

（3） 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）

1.4 强化学习

1.4.1 概念和原理

1.4.2 主要算法

（1） Q 学习（Q-Learning）

（2） 深度Q 网络（Deep Q-Network，DQN）

2 机器学习在材料科学中的应用

2.1 材料设计与发现中的机器学习

2.1.1 材料性能预测

2.1.2 材料成分优化

2.1.3 材料相结构预测

2.2 数据驱动的材料表征

2.2.1 机器学习在材料表征中的应用

2.2.2 自动化数据处理与智能分析

2.3 机器学习在计算材料学中的应用

2.3.1 机器学习势

2.3.2 材料结构预测和晶体结构搜索

2.3.3 高通量计算和筛选

2.4 材料科学中的数据库与数据挖掘

2.4.1 数据库的演变和发展

2.4.2 材料数据挖掘

（1） 关联规则挖掘

（2） 聚类、分类和回归

（3） 文本挖掘

2.5 大模型时代的材料科学

2.5.1 大模型简介

2.5.2 大模型在材料科学中的应用

（1） 文献综述与知识提炼

（2） 材料数据库与信息检索

（3） 创新材料设计

2.5.3 面临的困境和发展方向

3 挑战与展望

3.1 数据质量与一致性

3.2 大数据处理与存储

3.3 隐私与安全性

3.4 模型的可解释性与可靠性

3.5 开放科学与数据共享

4 结论