Machine learning and Python assisted design and verification of Fe–based amorphous/nanocrystalline alloy

We report a machine learning (ML) and Python assisted strategy to accelerate the design and verification of Fe–based amorphous and nanocrystalline alloy with desired properties. Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR), Decision Tree Regression (DTR), Artificial Neural Network (ANN) a...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Główni autorzy: Yichuan Tang, Yuan Wan, Zhongqi Wang, Cong Zhang, Jiani Han, Chaohao Hu, Chengying Tang
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: Elsevier 2022-07-01
Seria:Materials & Design
Hasła przedmiotowe:
Machine learning
Artificial neural networks
Amorphous alloy
Nanocrystalline alloys
Magnetic properties
Dostęp online:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264127522003483
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy