在人工智能与复合材料技术融合的背景下，复合材料的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计，从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动复合材料领域的技术进步。据最新研究动态，目前在复合材料领域的机器学习应用主要集中在以下几个方面：
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材料设计优化：机器学习可以用于预测复合材料的微观结构和宏观性能，帮助设计出更轻、更强、更耐用的材料。
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制造过程控制：机器学习可以用于预测和控制制造缺陷，优化生产参数，提高生产效率。
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性能预测与模拟：通过对复合材料的力学性能、热性能等进行模拟和预测，机器学习可以帮助研究人员和工程师更好地理解材料在不同条件下的行为。
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缺陷检测：利用图像识别和模式识别技术，机器学习可以自动识别复合材料中的微小缺陷，提高检测的准确性和效率。
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寿命预测与健康管理：机器学习可以分析复合材料在实际使用中的性能退化数据，预测其剩余使用寿命，为维护和更换提供决策支持。
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数据驱动的材料发现：通过分析大量的实验和模拟数据，机器学习有助于发现新的复合材料配方和结构，加速新材料的研发过程。
适合材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员
机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践
机器学习基础模型与复合材料研究融合
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机器学习在复合材料中的应用概述
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机器学习用于复合材料研究的流程
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复合材料数据收集与数据预处理
实例：数据的收集和预处理
- 复合材料机器学习特征工程与选择
实例：以纳米材料增强复合材料为例，讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用。
- 线性回归用于复合材料研究
实例：线性回归在处理复合材料数据中的应用
- 多项式回归用于复合材料研究
实例：多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用
- 决策树用于复合材料研究
实例：决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用
复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型
- 随机森林用于复合材料研究
实例：随机森林在预测复合材料性能中的应用
- Boosting算法用于复合材料研究
实例：Catboost在预测复合材料强度中的应用
- XGBoost和LightGBM用于复合材料研究
(1) XGBoost
(2) LightGBM
(3) 模型解释性技术
实例：XGBoost和LightGBM在水泥基复合材料性能预测中的应用，模型比较
- 支持向量机 (SVM) 用于复合材料研究
(1) 核函数
(2) SVM用于回归（SVR）
实例：SVR在预测复合材料的力学性能中的应用
- 模型调参与优化工具包
(1) 网格搜索、随机搜索的原理与应用
(2) 工具包Optuna
实例：超参数调整方法，模型调参与优化工具包的应用
- 机器学习模型评估
(1) 回归模型中的评估指标（MSE, R2, MAE等）
(2) 交叉验证技术
实例：比较不同模型的性能并选择最佳模型
复合材料研究中应用神经网络
- 神经网络基础
(1) 激活函数
(2) 前向传播过程
(3) 损失函数
实例：手动实现前向传播
- 神经网络反向传播与优化
(1) 梯度下降法原理
(2) 反向传播算法
(3) 随机梯度下降(SGD)
实例：实现梯度下降算法
- 复合材料研究中的多层感知机(MLP)
(1) MLP架构设计
(2) MLP的训练过程
(3) MLP在回归和分类中的应用
实例：构建简单的MLP解决复合材料中的回归问题
- PyTorch基础
(1) 张量(Tensor)的创建和操作
(2) 自动求导(Autograd)机制
(3) 损失函数和优化器
实例：使用PyTorch构建简单研究复合材料的神经网络
- 可解释性机器学习方法-SHAP
(1) SHAP理论基础
(2) 计算和解释SHAP值
实例：复合材料中应用SHAP进行模型解释和特征理解
论文复现机器学习综合应用以及SCI文章写作
论文实例解读与复现：选择两篇应用机器学习研究水泥基复合材料的SCI论文
Ø 论文应用机器学习研究的创新点分析
Ø 论文中使用的复合材料数据集介绍
Ø 论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法
Ø 论文中使用的模型结构与构建
Ø 机器学习研究复合材料的超参数调整
Ø 复合材料研究中机器学习模型性能评估
复合材料机器学习研究结果可视化
课程总结与未来展望
Ø 课程重点回顾
Ø 机器学习在复合材料中的未来发展方向
Ø 如何继续学习和深入研究
Q&A环节
主讲：
由来自全国知名高校教授/博导，国家级青年人才带领团队讲授。长期从事机器学习与智能复合材料与结构的研究与开发，近两年以第一/通讯作者发表SCI论文20余篇，包括多个中科院一区TOP期刊发表高水平论文。发表论文谷歌引用次数超过3000次，h-index为27。团队导师担任省内力学学会理事、SCI期刊Nano Materials Science和Buildings青年编委和Frontiers in Materials客座编辑，以及超过70个SCI期刊的长期审稿人。
- 多维度设计：涵盖了机器学习的基础模型，还特别强调了这些模型与复合材料研究的融合，提供了全面的视角来理解机器学习在材料科学中的应用。
- 实践与理论相结合：通过实例分析，如纳米材料增强复合材料的特征工程，以及不同回归技术在复合材料数据中的应用，使学员能够将理论知识应用于实际问题解决中。
- 技术深度与广度：内容从基础的线性回归和多项式回归，到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络，逐步深入，确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。
- 模型评估与优化：强调了模型评估的重要性，包括回归模型评估指标和交叉验证技术，以及如何使用工具包如Optuna进行超参数调整，帮助学员优化模型性能。
- 前沿技术探索：介绍了XGBoost和LightGBM等先进的机器学习算法，并探讨了它们的模型解释性技术，使学员能够理解并应用这些前沿技术。
- 神经网络与深度学习基础：提供了神经网络的基础知识，包括前向传播、损失函数和反向传播算法，以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。
- 可解释性与可视化：特别强调了模型的可解释性，通过SHAP方法来解释模型预测，以及如何将研究成果进行可视化展示，增强了研究的透明度和说服力。