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材料信息學——數據驅動的發(fā)現加速實驗與應用 版權信息
- ISBN：9787040562217
- 條形碼：9787040562217 ; 978-7-04-056221-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
材料信息學——數據驅動的發(fā)現加速實驗與應用 內容簡介
本書由美國有名的材料信息學者Krishna Rajan教授主編，是材料信息學的前沿書籍，也是國際上首次系統(tǒng)講述材料信息學的書籍。 全書一共20章，系統(tǒng)介紹了材料信息學的基本方法及其應用，涵蓋了統(tǒng)計學方法在材料科學中的應用、聚類分析在材料科學中的應用、數據驅動建模、材料科學中數據的降維處理、數據可視化等諸多方面，指導材料領域科研人員利用積累的材料數據資源開展新材料的研發(fā)，以及數據驅動的科學發(fā)現模式的應用。 本書對材料、信息等相關領域的教學和科研具有重要的參考價值。
材料信息學——數據驅動的發(fā)現加速實驗與應用 目錄
第1章 材料信息學
1.信息學的定義及意義
2.從系統(tǒng)生物學中學習：材料設計的“組學(OMICS)”方法
3.我們可以從哪里獲得這些信息
4.數據挖掘：數據驅動的材料研究
參考文獻
第2章 數據挖掘在材料科學與工程中的應用
1.簡介
2.科學應用的分析需要
3.科學的數據挖掘過程
4.圖像分析
5.降維
6.建立預測和描述模型
7.延伸閱讀
致謝
參考文獻
第3章 材料科學中的統(tǒng)計學習新方法
1.簡介
2.有監(jiān)督的二分類學習問題
3.結合邊緣信息
4.一致性預測
5. 學習
6. 不確定性量化
7.包含統(tǒng)計物理方法的聚類分析
8.材料科學中的案例：尋找新型壓電材料
9.結論
10.深入閱讀
致謝
參考文獻
第4章 聚類分析：發(fā)現數據組別
1.簡介
2.無監(jiān)督學習
3.不同的聚類算法和在R軟件中的實現
4.聚類結果的驗證
5.聚類結果的排序融合
6.延伸閱讀
致謝
參考文獻
第5章 進化數據驅動建模
1.序言
2.帕累托權衡(Paretotradeoff)概念
3.進化神經網絡和帕累托權衡
4.在EvoNN中選擇合適的模型
5.傳統(tǒng)遺傳規(guī)劃
6.雙目標遺傳規(guī)劃
7.EvoNN和BioGP中的變量響應分析
8.在材料領域的應用
9.展望
參考文獻
第6章 材料科學中的數據降維
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