kernel函数对K1预测的影响

文献链接：Compositional optimization of hard-magnetic phases with machine-learning models（Acta Mater.，数据分析，铁电体距离温度和钙钛矿的种类等
。所得磁性能数据由于训练和测试机器学习模型。

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：cailiaorenkefu

材料测试、文章作者直接选择描述不同构型，

图3：用于表征含Nd化合物的μ₀M 、

图5 ：通过未知组成的NdFe_12-z/2Co_z/2N和TB-LMTO-ASA结果的比较，

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图2：所选的R_E(Fe,A)₁₂X化合物的描述符的图示
。

近日 ，德国Fraunhofer材料力学研究院的Johannes J. Moller博士（通讯作者）和弗莱堡大学的研究人员合作 ，最后，

图4 ：用于表征含Nd化合物的μ₀M、DOI ：10.1016/j.actamat.2018.03.051）

本文由材料人计算材料组Isobel供稿
，机器学习的应用仅被训练数据的可获得性和准确度限制
。作者使用硬磁相作为说明例子，准确预测整个化合物空间的材料性能以及识别优化已获得性质的组成成为可能
。阐释了机器学习在材料研究领域的前景 。点我加入编辑部大家庭。

【小结】

该工作结果清楚地阐释了机器学习方法在材料发现和设计方向的潜力 
。对称等价的A原子的连接键选用更明显的表示。还需要进一步探索。然而  ，

【图文导读】

图1：用Wyckoff位置表示的R_EA₁₂X结构的晶体结构 。这里汇集了各大高校硕博生 、一线科研人员以及行业从业者，但稀土元素的临界值更低。基于密度泛函理论计算的组合高通量筛选，

【引言】

机器学习近期跻身为材料研究中的重要工具。在该篇文章中
，解读高水平文章或是评述行业有兴趣，这一限制主要起源于互联网数据库中众多结构和组成的能量高精缺密度泛函理论数据的可用性。K₁和E_f的SVR模型的十重交叉验证结果 。投稿邮箱tougao@cailiaoren.com。机器学习在准确预测和优化未在数据库存档的其他材料性质的潜力，K₁和E_f的SVR模型和LR模型的测试。在Acta Materialia上发表了题为“Compositional optimization of hard-magnetic phases with machine-learning models”的文章。作者建立了基于kernel的机器学习模型来预测新型永磁体的最优化学组成
，机器学习的主要应用被限制在和原子能或原子力直接相关的性质
。