关键词中包括 学习 的文章

1 物理冶金信息指导机器学习的镍基单晶高温合金蠕变寿命预测 付佳博1，王晨充1，MATEO Carlos Gracia2, CARABALLO Isaac Toda2, CABALLERO Francisca Garcia2，于皓1 2023年第09期 [722－731][摘要](904)[pdf 10182KB](565)

2 基于机器学习的羰基铁/四氧化三铁复合吸波材料的优化设计 仲陆祎，权斌，车仁超，陆文聪 2024年第07期 [652－657][摘要](396)[pdf 4798KB](66)

3 机器学习在钢铁材料研究中的应用综述 王海伟1,2，叶波1,2，冯晶3,4，种晓宇3,4 2023年第10期 [806－813][摘要](881)[pdf 9708KB](475)

4 【2021IFAM】数据驱动的新材料设计——计算材料学分论坛侧记 缪奶华 2021年第10期 [816－817][摘要](762)[pdf 3078KB](894)

5 基于机器学习的铝合金性质预测 左厚辰1，江永全*2，杨燕2 2024年第09期 [90－99][摘要](1076)()

6 基于机器学习的钙钛矿锰氧化物材料设计 卢凯亮1，畅东平1，纪晓波2，陆文聪1,2 2023年第08期 [625－630][摘要](1052)[pdf 7282KB](426)

7 针对高温合金微观组织-拉伸性能关系的机器学习预测模型 刘芳宁，王越，孙瑞侠 2022年第11期 [938－946][摘要](2790)[pdf 9915KB](831)

8 机器学习辅助高熵合金设计的研究进展 赵鼎祺，乔珺威，吴玉程 2021年第07期 [508－517][摘要](3431)[pdf 9299KB](1662)

9 低电阻率三元金合金材料的逆向设计 王向东1，徐鹏程1，卢天1，刘秀娟2，陆文聪1,2 2021年第04期 [251－256][摘要](3413)[pdf 5648KB](1895)

10 数据驱动的镁合金结构与性能设计 曾小勤，谢天，应韬，朱虹，刘言伟，王乐耘，丁文江 2020年第1期 [1－11][摘要](4801)[pdf 11147KB](3340)

11 机器学习辅助的高通量实验加速硬质高熵合金 CoxCryTizMouWv成分设计 王炯1，肖斌2，刘轶1,2 2020年第04期 [269－277][摘要](4611)[pdf 17312KB](3116)