材料数据挖掘方法与应用--聚文网

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内容简介

《材料数据挖掘方法与应用》详细介绍了材料数据挖掘的研究背景、常用方法、具体步骤和作者团队自主开发的在线计算平台 OCPMDM（online computation platform for materials data mining, http:/materials-data- mining.com/ocpmdm/）的应用，重点阐述了OCPMDM 在线计算平台在材料设计（钙钛矿型材料、染料敏化太阳能电池材料等）和化工优化（氟橡胶工艺优化等）中的应用。本书方便读者学以致用，读者可以免费利用 OCPMDM软件平台，构建并分享材料数据挖掘模型，用于虚拟样本的高通量筛选，加快新材料研发进程。本书可供材料科学与工程等相关领域科研人员和工程技术人员阅读，亦可作为高等院校材料数据挖掘研究方向师生的教学参考书。

第1章材料数据挖掘综述 1.1 材料数据挖掘的研究背景 1.1.1 材料数据挖掘与材料设计 1.1.2 材料数据挖掘与材料信息学 1.1.3 材料数据挖掘与材料基因组工程 1.1.4 材料数据挖掘与材料工业优化 1.2 材料数据挖掘方法概要 1.2.1 材料数据挖掘问题的数学表达 1.2.2 材料数据挖掘模型的“过拟合”和“欠拟合”问题 1.2.3 材料数据挖掘的常用方法 1.2.4 材料数据挖掘的基本流程 1.3 材料数据挖掘应用进展 1.4 材料数据挖掘发展趋势参考文献第2章回归分析 2.1 回归分析方法概论 2.2 线性回归 2.2.1 一元线性回归 2.2.2 多元线性回归 2.2.3 违背基本假设的情况与处理 2.3 岭回归 2.4 套索算法 2.5 偏最小二乘回归 2.6 逻辑回归参考文献第3章统计模式识别 3.1 统计模式识别概论 3.2 最近邻 3.3 主成分分析 3.4 多重判别矢量和费歇尔判别矢量 3.5 非线性映照 3.6 模式识别应用技术 3.6.1 最佳投影识别 3.6.2 超多面体建模 3.6.3 逐级投影建模 3.6.4 最佳投影回归 3.6.5 模式识别逆投影参考文献第4章决策树 4.1 决策树概论 4.2 决策树 4.3 随机决策树 4.4 随机森林 4.5 梯度提升决策树 4.6 极限梯度提升算法 4.7 快速梯度提升算法参考文献第5章聚类方法 5.1 k均值聚类方法 5.2 噪声密度聚类方法

材料数据挖掘方法与应用

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