数据挖掘辅助下的材料研发与优化
回顾了在数据挖掘辅助下的材料研发与优化的最新进展，同时通过研究案例介绍了材料的数据挖掘（MDM）流程。MDM可以采用机器学习中定性或者定量的方法来完成材料的研发、设计以及优化。通过回顾枝状Co3O4超结构的可控合成、层状双氢氧化物的材料设计、电池材料的研发以及热电材料的设计，我们展示了数据挖掘辅助下的材料研发与优化中的最先进技术。研究案例的结果表明，MDM是用于材料研发和创新的强有力的手段，将在材料基因组计划及材料信息学的发展中扮演重要的角色。
阅读全文：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352847817300618