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cuiliuyun

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机器学习计算化学-材料结构性能预测筛选技术含mofs
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专题一:计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术

内容涵盖:DFT结构优化、分子模拟(RASPA2)、高通量计算生成数据;运用传统机器学习(XGBoost、SVM、RF)与图神经网络(CGCNN/MEGNet) 构建预测模型;结合可解释AI(SHAP、SISSO) 揭示构效关系。课程突出跨学科融合、全流程实战,通过案例实践与文献复现,培养从数据清洗、模拟计算到机器学习建模与虚拟筛选的完整研究能力。

专题二:人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用

系统讲授数据驱动材料设计的全流程方法。内容涵盖:Python数据分析、描述符工程(Matminer)、经典与集成机器学习(随机森林、XGBoost),并延伸至主动学习、多目标优化等前沿策略。课程以高温合金、钛合金为案例载体,强调代码实践与理论结合,贯穿特征提取、模型构建、超参数调优到物理信息/灰箱模型、可解释AI(SHAP) 的完整研究链路,旨在培养解决材料研发实际问题的科研与工程能力。

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2025-12-11 15:55   回复  
cuiliuyun(金币+1): 谢谢参与
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2025-12-11 17:46   回复  
cuiliuyun(金币+1): 谢谢参与
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2025-12-11 18:29   回复  
cuiliuyun(金币+1): 谢谢参与
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XG-WUST5楼
2025-12-11 18:55   回复  
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wyj9706楼
2025-12-11 19:08   回复  
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