機(jī)器學(xué)習(xí)在材料熱電性能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
【圖文】:
對(duì)該材料的進(jìn)一步研宄,如果該材料性能符合期望,則將該材料數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集逡逑當(dāng)中,再次重復(fù)進(jìn)行對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練,如此不斷循環(huán)此過(guò)程直到所有材料列舉逡逑完為止,圖1-1展示了該過(guò)程。這一自適應(yīng)學(xué)習(xí)的方法對(duì)自動(dòng)化地篩選出符合要求的材逡逑料空間結(jié)構(gòu)、加快新材料設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)起到顯著的效果。KeisukeTakahashiM使用通過(guò)第逡逑一性原理計(jì)算得到的數(shù)據(jù)集,然后運(yùn)用支持向量機(jī)算法成功預(yù)測(cè)材料晶體結(jié)構(gòu)類型,對(duì)逡逑應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)材料的屬性這一過(guò)程進(jìn)行了概述,為今后的科研人員開展此類逡逑研宄提供實(shí)質(zhì)性參考。逡逑第二方面,對(duì)于構(gòu)建材料晶體結(jié)構(gòu)和性能量化“描述符”的方法研究。材料的“描逡逑述符”作為輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的特征向量,對(duì)訓(xùn)練完成的模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和泛化能逡逑力有著極為重要的影響,其重要程度甚至超過(guò)了選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。面對(duì)不同的研宄逡逑對(duì)象和應(yīng)用領(lǐng)域我們需要使用不同的材料量化描述方法,,可以歸納為:一方面,可以根逡逑據(jù)材料科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)理論知識(shí)建立對(duì)數(shù)據(jù)集中各個(gè)材料的量化描述,也可以稱之為逡逑“描述符”
,,,展和進(jìn)步和計(jì)算機(jī)性能的不斷提高,越來(lái)越多的材料數(shù)據(jù)庫(kù)向公眾開放。如晶體結(jié)構(gòu)數(shù)逡逑據(jù)庫(kù)(ICSD,Inorganic邋Crystal邋Structure邋Database)、綜合型材料基礎(chǔ)性能數(shù)據(jù)庫(kù)邋MatNavi、逡逑MatWeb、Material邋Project、劍橋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)(CSD,邋Cambridge邋Structural邋Database)、以逡逑AFLOW邋網(wǎng)站(Automatic-FLOW)及邋NOMAD邋網(wǎng)站(Novel邋Materials邋Discovery)等。這些逡逑開源的數(shù)據(jù)庫(kù)一方面提供了材料領(lǐng)域大量的計(jì)算和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),另一方面提供了常用的材逡逑料數(shù)據(jù)分析工具,對(duì)我們的研宄有著巨大幫助。逡逑本課題用于熱電性能預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要是現(xiàn)有的材料工程數(shù)據(jù)庫(kù)Material逡逑project(MP),而MP網(wǎng)站的RESTAPI被整合到了材料基因分析軟件包pymatgen(Python逡逑Materials邋Genomics),我們通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)對(duì)材料數(shù)據(jù)的下載。Pymatgen是一個(gè)功能強(qiáng)逡逑大的開源的Python模塊,主要用來(lái)做材料分析,在本文工作中,除了獲取數(shù)據(jù),我們多逡逑次用到了邋Pymatgen。Pymatgen有以下主要特點(diǎn):逡逑(1)具有高移植性性的代表著元素,分子,結(jié)構(gòu)對(duì)象的類;逡逑(2)支持多種輸入格式,包括VASP,邋CIF,XYZ等;逡逑(3)強(qiáng)大的分析工具,具有生成相圖,進(jìn)行散射分析等功能;逡逑(4)電子結(jié)構(gòu)分析,包括電子態(tài)密度和電子能帶結(jié)構(gòu)。逡逑
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP181;TB34
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本文編號(hào):2664878
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