机器学习在智能水泥基复合材料中的应用
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。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、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。举办“机器学习在智能智能水泥基复合材料中的应用与实践”专题培训会议，本次培训会议主办。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
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“机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践” 公众号助力科研
机器学习基础模型与复合材料研究融合
1. 机器学习在复合材料中的应用概述
2. 机器学习用于复合材料研究的流程
3. 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
4. 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。
5. 线性回归用于复合材料研究
实例：线性回归和多项式回归在处理复合材料数据中的应用
6. 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
7. 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模型
1. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. 机器学习模型评估
(1) 回归模型中的评估指标（MSE, R 2, 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1. 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
2. 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
3. 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
复合材料研究中应用
实例：构建简单的 MLP 解决复合材料中的回归问题
神经网络
4. PINNs
(1) PINN 基本原理
(2) 弹簧振动正问题中的 PINNs
(3) 弹簧振动逆问题中的 PINNs
实例：使用 PyTorch 构建 PINNs
5. GAN
(1) GAN 基本原理
(2) 针对表格数据的 GAN
(3) 增强数据的评估指标
实例：构建 GAN 生成水泥基复合材料数据
6. 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
1. Comparison of traditional and automated machine learning approaches
in predicting the compressive strength of graphene oxide/cement
composites. Construction and Building Materials, 2023, 394: 132179.
2. Machine learning aided uncertainty analysis on nonlinear vibration
论文复现机器学习综
of cracked FG-GNPRC dielectric beam. Structures, 2023, 58: 105456.
合应用以及 SCI 文章
论文中使用的复合材料数据集介绍
写作
论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法
论文中使用的模型结构与构建
机器学习研究复合材料的超参数调整
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
课程重点回顾
机器学习在复合材料中的未来发展方向
如何继续学习和深入研究
Q&A 环节
四、主讲介绍：
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。
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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