[发明专利]生成目标材料属性的材料结构的机器学习系统和方法在审
| 申请号： | 202011064450.9 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112599208A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 伽内什·海吉;哈索诺·S·西姆卡 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 方成;张川绪 |
| 地址： | 韩国京畿*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了一种生成目标材料属性的材料结构的机器学习系统和方法。提供了一种利用机器学习的材料设计的方法和系统，其中，结构(S)‑属性(P)关系的基础联合分布p(S,P)被明显地同时学习，并且被用于利用生成技术在单个步骤中直接生成样本(S,P)，而无需任何附加的处理步骤。然后利用分布(例如，p(P))的条件生成，或者通过随机生成大量样本(S,P)并且过滤(例如，选择)满足目标属性标准的样本，来识别满足或超过属性P的目标的结构的子空间。 | ||
| 搜索关键词： | 生成 目标 材料 属性 结构 机器 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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