通过数据融合学习材料的结构 - 性能关系:贝叶斯共区相关 N 维分段函数学习
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。应用贝叶斯算法的 SAGE 算法通过多模态核主成分分析将来自不同数据源的知识合并,学习合成 - 结构 - 性能关系,从而克服高维复杂材料搜索空间和知识融合的挑战。
我们提出了一个多模态深度学习框架,用于预测丙烯酸聚合物复合材料的物理特性,能处理高维数据,成功预测了大量物性数据点,有助于反向材料设计,推动了材料科学研究。
应用贝叶斯算法的 SAGE 算法通过多模态核主成分分析将来自不同数据源的知识合并,学习合成 - 结构 - 性能关系,从而克服高维复杂材料搜索空间和知识融合的挑战。
我们提出了一个多模态深度学习框架,用于预测丙烯酸聚合物复合材料的物理特性,能处理高维数据,成功预测了大量物性数据点,有助于反向材料设计,推动了材料科学研究。