多粒度材料描述符管理系统

材料描述符是用于描述复杂材料现象的简单标度，是驱动机器学习模型精准挖掘材料构效关系的关键。然而，受限于针对一种材料特性的描述符定义 杂、来源异等特点，不便于直接应用于系统存储，且在构建、可视化、融合、冗余消除及描述符选取各个阶段上缺乏可用的算法程序，尚没有形成方便、快捷的工具来实现流程上的自动化。为了高效管理描述符并实现选取描述符自动化，本课题组研发了多粒度材料描述符管理系统，旨在以树形结构实现多源异构描述符粗粒度至细粒度分化及存储管理，其主要功能有：描述符树的构建（包含新建、修改、融合和冗余消除）和描述符的选取（包含描述符重要度计算、描述符重要度可视化、描述符分类选取以及机器学习样本模版下载），以辅助材料专家为基于机器学习的材料性能预测任务选择合适的描述符，使得描述符的选择变得有据可循，提高描述符的可复用性和可溯源性。