基于降维和升维特征的多组元Nb-Si合金的能量和结构的机器学习

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基于降维和升维特征的多组元Nb-Si合金的能量和结构的机器学习
Machine Learning of Energy and Structure of Multicomponent Nb-Si Alloys via Feature Dimensionality Reduction and Augmentation
“在材料设计领域，研究者基于第一性原理计算数据，系统探究了特征学习优化对机器学习模型预测Nb₅Si₃合金关键性质的影响，为机器学习辅助材料设计开发提供重要参考。”
2025年45卷第8期页码：1164-1172
收稿日期：2025-04-29，

修回日期：2025-06-25，

录用日期：2025-06-25，

纸质出版日期：2025-08-20
DOI： 10.15980/j.tzzz.Z20250010
稿件说明：

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高珺，唐宇超，方李鑫，等. 基于降维和升维特征的多组元Nb-Si合金的能量和结构的机器学习［J］. 特种铸造及有色合金，2025，45（8）：1 164-1 172. DOI： 10.15980/j.tzzz.Z20250010.

GAO J，TANG Y C，FANG L X，et al. Machine learning of energy and structure of multicomponent Nb-Si alloys via feature dimensionality reduction and augmentation［J］. Special Casting & Nonferrous Alloys，2025，45（8）：1 164-1 172. DOI： 10.15980/j.tzzz.Z20250010.

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