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- ISBN:9787040562217
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:464
- 出版时间:2023-12-01
- 条形码:9787040562217 ; 978-7-04-056221-7
内容简介
本书由美国有名的材料信息学者Krishna Rajan教授主编,是材料信息学的前沿书籍,也是国际上首次系统讲述材料信息学的书籍。 全书一共20章,系统介绍了材料信息学的基本方法及其应用,涵盖了统计学方法在材料科学中的应用、聚类分析在材料科学中的应用、数据驱动建模、材料科学中数据的降维处理、数据可视化等诸多方面,指导材料领域科研人员利用积累的材料数据资源开展新材料的研发,以及数据驱动的科学发现模式的应用。 本书对材料、信息等相关领域的教学和科研具有重要的参考价值。
目录
第1章 材料信息学
1.信息学的定义及意义
2.从系统生物学中学习:材料设计的“组学(OMICS)”方法
3.我们可以从哪里获得这些信息
4.数据挖掘:数据驱动的材料研究
参考文献
第2章 数据挖掘在材料科学与工程中的应用
1.简介
2.科学应用的分析需要
3.科学的数据挖掘过程
4.图像分析
5.降维
6.建立预测和描述模型
7.延伸阅读
致谢
参考文献
第3章 材料科学中的统计学习新方法
1.简介
2.有监督的二分类学习问题
3.结合边缘信息
4.一致性预测
5. 学习
6. 不确定性量化
7.包含统计物理方法的聚类分析
8.材料科学中的案例:寻找新型压电材料
9.结论
10.深入阅读
致谢
参考文献
第4章 聚类分析:发现数据组别
1.简介
2.无监督学习
3.不同的聚类算法和在R软件中的实现
4.聚类结果的验证
5.聚类结果的排序融合
6.延伸阅读
致谢
参考文献
第5章 进化数据驱动建模
1.序言
2.帕累托权衡(Paretotradeoff)概念
3.进化神经网络和帕累托权衡
4.在EvoNN中选择合适的模型
5.传统遗传规划
6.双目标遗传规划
7.EvoNN和BioGP中的变量响应分析
8.在材料领域的应用
9.展望
参考文献
第6章 材料科学中的数据降维
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