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一般工業(yè)技術(shù)

材料信息學(xué)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)加速實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用

作者：Krishna Rajan 等著；尹海清

出版社：高等教育出版社出版時(shí)間：2023-12-01

開本：其他頁數(shù)： 464

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目錄

材料信息學(xué)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)加速實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用版權(quán)信息

ISBN：9787040562217
條形碼：9787040562217 ; 978-7-04-056221-7
裝幀：一般膠版紙
冊(cè)數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
工業(yè)技術(shù)
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一般工業(yè)技術(shù)

材料信息學(xué)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)加速實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書由美國有名的材料信息學(xué)者Krishna Rajan教授主編，是材料信息學(xué)的前沿書籍，也是國際上首次系統(tǒng)講述材料信息學(xué)的書籍。全書一共20章，系統(tǒng)介紹了材料信息學(xué)的基本方法及其應(yīng)用，涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用、聚類分析在材料科學(xué)中的應(yīng)用、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、材料科學(xué)中數(shù)據(jù)的降維處理、數(shù)據(jù)可視化等諸多方面，指導(dǎo)材料領(lǐng)域科研人員利用積累的材料數(shù)據(jù)資源開展新材料的研發(fā)，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)模式的應(yīng)用。本書對(duì)材料、信息等相關(guān)領(lǐng)域的教學(xué)和科研具有重要的參考價(jià)值。

材料信息學(xué)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)加速實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用目錄

第1章材料信息學(xué) 1.信息學(xué)的定義及意義 2.從系統(tǒng)生物學(xué)中學(xué)習(xí)：材料設(shè)計(jì)的“組學(xué)(OMICS)”方法 3.我們可以從哪里獲得這些信息 4.數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料研究參考文獻(xiàn) 第2章數(shù)據(jù)挖掘在材料科學(xué)與工程中的應(yīng)用 1.簡(jiǎn)介 2.科學(xué)應(yīng)用的分析需要 3.科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘過程 4.圖像分析 5.降維 6.建立預(yù)測(cè)和描述模型 7.延伸閱讀致謝參考文獻(xiàn) 第3章材料科學(xué)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)新方法 1.簡(jiǎn)介 2.有監(jiān)督的二分類學(xué)習(xí)問題 3.結(jié)合邊緣信息 4.一致性預(yù)測(cè) 5. 學(xué)習(xí) 6. 不確定性量化 7.包含統(tǒng)計(jì)物理方法的聚類分析 8.材料科學(xué)中的案例：尋找新型壓電材料 9.結(jié)論 10.深入閱讀致謝參考文獻(xiàn) 第4章聚類分析：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)組別 1.簡(jiǎn)介 2.無監(jiān)督學(xué)習(xí) 3.不同的聚類算法和在R軟件中的實(shí)現(xiàn) 4.聚類結(jié)果的驗(yàn)證 5.聚類結(jié)果的排序融合 6.延伸閱讀致謝參考文獻(xiàn) 第5章進(jìn)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模 1.序言 2.帕累托權(quán)衡(Paretotradeoff)概念 3.進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帕累托權(quán)衡 4.在EvoNN中選擇合適的模型 5.傳統(tǒng)遺傳規(guī)劃 6.雙目標(biāo)遺傳規(guī)劃 7.EvoNN和BioGP中的變量響應(yīng)分析 8.在材料領(lǐng)域的應(yīng)用 9.展望參考文獻(xiàn) 第6章材料科學(xué)中的數(shù)據(jù)降維

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