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【优质资源】MLMD平台:最简单的逆向设计机器学习平台

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本文摘要:(由ai生成)

这是一篇由数据驱动方向的粉丝投稿,介绍了一款自制的机器学习平台(web 端)——MLMD。该平台包含特征描述符重构、特征相关性分析、特征重要性排序等功能,可实现回归预测、分类预测和聚类,以及使用代理优化算法和基于贝叶斯的主动学习算法进行单目标或者多目标设计。


来自数据驱动方向的粉丝投稿,自制的机器学习平台(web端),希望能帮助到有相关需求的小伙伴~

功能简介

MLMD(Machine Learning for Materials Design) 是一款可视化的逆向设计的机器学习平台软件,包含特征描述符重构、特征相关性分析、特征重要性排序等常用的特征工程算法,并可实现回归预测、分类预测和聚类、以及使用代理优化算法和基于贝叶斯的主动学习算法进行单目标或者多目标设计。

流程图

机器学习辅助工程结构/材料设计的流程图:

  • 模型预测
  • 代理优化
  • 主动学习

主要功能

  1. 特征相关性分析(Pearson, Spearman, Kendall)
  2. 特征和目标相关性分析(Pearson, Spearman, Kendall, MIR)
  3. 特征重要性分析(Lasso regression,Linear regression, Random forest regression et al.)
  4. 聚类和降维(K-means, PCA, t-SEN)
  5. 回归和分类预测(Support Vector machine, XGboost, Neural network et at.)
  6. 超参数优化(Bayesian)
  7. 迁移学习(TrAdaboost-R2)
  8. 代理优化(Genetic algorithm, Particle swarm algorithm, Simulated annealing, NSGA-II et al.)
  9. 主动学习(Expected improvement, Upper confidence bound, Probability of imporvement, EHVI et al.)
  10. 可解释性机器学习(SHAP value)

使用方法

上传到MLMD平台的数据格式:

MLMD工程结构/材料设计结果展示(原图和处理图):

MLMD平台使用网址:
matdesign.top

MLMD源代码网址:
https://github.com/Jiaxuan-Ma/MLMD

MLMD示例数据网址:
https://github.com/Jiaxuan-Ma/MLMD-Data

MLMD视频教程:


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木木自研的有限元APP,分别基于MAtlab-AppdesignerPyqt,整套源代码欢迎下载学习:




来源:易木木响叮当
MATLAB参数优化材料
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-05-06
最近编辑:6月前
易木木响叮当
硕士 有限元爱好者
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