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图卷积神经网络在晶体材料研发中的应用进展
1
作者
劳思思
田子奇
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2024年第1期79-93,共15页
【目的】探讨图卷积神经网络模型在晶体材料研究中的应用及未来可能的发展方向。【方法】首先介绍图卷积神经网络的发展历程及研究现状,然后对目前图卷积神经网络在晶体材料中的应用进行分类探讨,最后展望未来图卷积神经网络在晶体材料...
【目的】探讨图卷积神经网络模型在晶体材料研究中的应用及未来可能的发展方向。【方法】首先介绍图卷积神经网络的发展历程及研究现状,然后对目前图卷积神经网络在晶体材料中的应用进行分类探讨,最后展望未来图卷积神经网络在晶体材料领域中的研究方向。【结果】图卷积神经网络在自然科学研究中得到越发广泛的应用,在晶体材料的结构设计和性能预测中展现出较好的效果。【结论】图卷积神经网络已逐渐应用于晶体材料的设计和预测,提高模型的泛化性以及如何提取深层特征,是图卷积神经网络未来的研究方向。
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关键词
图卷积神经网络
晶体材料
材料设计
性能预测
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职称材料
题名
图卷积神经网络在晶体材料研发中的应用进展
1
作者
劳思思
田子奇
机构
宁波大学
中国科学院宁波材料技术与工程研究所
出处
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2024年第1期79-93,共15页
基金
国家自然科学基金面上项目(52171022)。
文摘
【目的】探讨图卷积神经网络模型在晶体材料研究中的应用及未来可能的发展方向。【方法】首先介绍图卷积神经网络的发展历程及研究现状,然后对目前图卷积神经网络在晶体材料中的应用进行分类探讨,最后展望未来图卷积神经网络在晶体材料领域中的研究方向。【结果】图卷积神经网络在自然科学研究中得到越发广泛的应用,在晶体材料的结构设计和性能预测中展现出较好的效果。【结论】图卷积神经网络已逐渐应用于晶体材料的设计和预测,提高模型的泛化性以及如何提取深层特征,是图卷积神经网络未来的研究方向。
关键词
图卷积神经网络
晶体材料
材料设计
性能预测
Keywords
graph convolutional neural network
crystal material
material design
performance prediction
分类号
TP1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图卷积神经网络在晶体材料研发中的应用进展
劳思思
田子奇
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2024
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