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基于機器學習的二維五邊形材料性質預測

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基于機器學習的二維五邊形材料性質預測
論文目錄
 
中文摘要第1-5頁
Abstract第5-10頁
第一章 緒論第10-20頁
  1.1 2D五邊形材料的研究現狀第10-12頁
    1.1.1 2D材料的類型及應用第10頁
    1.1.2 五邊形石墨烯材料的發現及應用第10-11頁
    1.1.3 其它2D五邊形結構材料的發展及應用第11-12頁
  1.2 機器學習在材料領域的應用第12-19頁
    1.2.1 材料設計和性質預測方法的研究進展第12-14頁
    1.2.2 機器學習在材料領域中的應用進展第14-16頁
    1.2.3 基于機器學習的材料性質預測第16-17頁
    1.2.4 基于機器學習的新材料發現第17-19頁
  1.3 研究目的和意義第19-20頁
第二章 幾種常見的機器學習算法第20-33頁
  2.1 機器學習算法概述第20-22頁
  2.2 遺傳算法-多元線性回歸(GA-MLR)第22-23頁
    2.2.1 GA和 MLR的原理第22-23頁
    2.2.2 GA-MLR的優缺點第23頁
    2.2.3 GA-MLR的應用第23頁
  2.3 支持向量機(SVM)第23-27頁
    2.3.1 SVM的原理第23-26頁
    2.3.2 SVM的優缺點第26頁
    2.3.3 SVM的應用第26-27頁
  2.4 隨機森林(RF)第27-28頁
    2.4.1 RF的原理第27-28頁
    2.4.2 RF的優缺點第28頁
    2.4.3 RF的應用第28頁
  2.5 其它常用算法第28-33頁
    2.5.1 樸素貝葉斯(NB)第28-29頁
    2.5.2 決策樹(DT)第29-30頁
    2.5.3 K-近鄰(KNN)第30-31頁
    2.5.4 神經網絡(ANN)第31-33頁
第三章 基于機器學習和第一性原理的新型2D類五邊形石墨烯材料發現第33-48頁
  3.1 引言第33-34頁
  3.2 材料和方法第34-39頁
    3.2.1 數據集第34-36頁
    3.2.2 描述符的計算和建模方法的選擇第36頁
    3.2.3 模型的評估第36-38頁
    3.2.4 虛擬數據庫的產生第38-39頁
  3.3 結果與討論第39-46頁
    3.3.1 結合能回歸模型預測結果分析第39-41頁
    3.3.2 帶隙分類及回歸模型預測結果分析第41-43頁
    3.3.3 預測模型對虛擬庫的篩選第43-46頁
  3.4 小結第46-48頁
第四章 機器學習模型預測2D五邊形材料的帶隙以及結構類型第48-57頁
  4.1 引言第48-49頁
  4.2 材料和方法第49-51頁
    4.2.1 數據集第49-50頁
    4.2.2 描述符的計算和建模方法的選擇第50頁
    4.2.3 模型的評估第50-51頁
  4.3 結果與討論第51-56頁
    4.3.1 帶隙分類模型預測結果分析第51-52頁
    4.3.2 帶隙回歸模型預測結果分析第52-54頁
    4.3.3 結構類型分類模型預測結果分析第54-56頁
  4.4 小結第56-57頁
參考文獻第57-69頁
在學期間的研究成果第69-70頁
致謝第70-71頁
附錄第71-76頁

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