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usdt充值(caibao.it):科研人员提出对二维质料光谱学举行机械学习研究的方案

admin2020-12-06139

2020-11-30 17:34 中科院之声

近期,中国科学院上海光学精密机械研究所微纳光电子功效质料实验室在行使随机森林算法实现二维质料层数和缺陷识别研究中取得新进展,展现了机械学习算法在二维质料光谱学研究领域的应用潜力。

机械学习是人工智能领域的主要分支,其基本思想是基于数据构建统计模子,并行使模子对数据举行剖析和展望。随着大数据手艺的快速生长,以数据驱动的机械学习算法在质料研究领域蓬勃兴起。二维质料的Raman光谱对分子键合及样品的结构较敏感,可用来举行化学判别、形态与相、内压力/应力及组成成份等的研究和剖析。只管Raman光谱提供了较厚实的信息,但若何挖掘信息深度、行使多种信息举行综合决议,仍需进一步的研究。

该研究中,研究人员行使MoS2的Raman频率、强度等特征信息,通过重采样历程,获得了包罗差别空间位置信息的子训练集;通过学习历程,建立了由一定数目决议树组成的随机森林模子。当有新的样本点进入模子举行展望和判断时,随机森林中的每棵决议树会举行自力判断,继而通过多数表决的方式给出相对准确的展望效果。除了能够判断单层和双层样品外,模子还能够对样品生长历程中易引入的裂痕和随机漫衍晶核举行展望。该研究工作提出的方案将机械学习算法引入二维质料光谱学的研究中,也可扩展到其他质料,为差别领域的质料表征提供解决方案。

相关研究成果以Machine Learning Analysis of Raman Spectra of MoS2为题,揭晓在Nanomaterials上。研究工作获得国家自然科学基金委、中科院、上海市科委的支持。

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图1.随机森林算法中学习历程的基本结构

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图2.随机森林算法中展望历程的基本结构和一些区域层数识别的效果

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