ML在材料科学中的应用项目

简介：
本项目聚焦于机器学习技术在材料科学研究与开发领域的创新应用，旨在通过算法优化新材料的设计、预测其性能，并加速科研进程。 机器学习项目材料科学中的一个课程项目旨在研究太阳能电池的温度与其效率之间的关系，并设计用于太阳能电池研究的机器学习（ML）模型。通过选择正确的目录并正确命名的数据集来调用程序，数据集名称应为“solarEfficiency”，以方便访问特定文件夹中的数据。 进入OS外壳所在的文件夹后，请按以下方法运行程序： 如果是Windows系统：`python .\solarEfficiency.py` 如果是Linux系统： `python3 solarEfficiency.py` 请确保您已拥有所需的数据集和依赖项。ML程序使用的数据包及库可以在requirments.txt文件中找到。 此程序算法还可用于绘制其他类型的数据集。src文件夹保存了C++的源代码，该代码读取数据集并生成一个输出文件，其中包含从读取的数据集中提取的信息。