检索结果-南通市图书馆

Extracting structural motifs from pair distribution function data of nanostructures using explainable machine learning

引用

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 2053-2063页

作者： Andy S.Anker Emil T.S.Kjær mikkel juelsholt Troels Lindahl Christiansen Susanne Linn Skjærvø Mads Ry Vogel Jørgensen Innokenty Kantor Daniel Risskov Sørensen Simon J.L.Billinge Raghavendra Selvan Kirsten M.Ø.Jensen Department of Chemistry and Nano-Science Center University of Copenhagen2100CopenhagenDenmark Department of Materials University of OxfordParks RoadOxfordUK Department of Chemistry&iNANO Aarhus University8000AarhusDenmark MAX IV Laboratory Lund University22484LundSweden Department of Physics Technical University of Denmark2880LyngbyDenmark Department of Applied Physics and Applied Mathematics Columbia UniversityNew YorkNY10027USA Condensed Matter Physics and Materials Science Department Brookhaven National LaboratoryUptonNY11973USA Department of Computer Science University of Copenhagen2100CopenhagenDenmark Department of Neuroscience University of Copenhagen2200CopenhagenDenmark

Characterization of material structure with X-ray or neutron scattering using *** Distribution Function(PDF)analysis most often rely on refining a structure model against an experimental ***,identifying a suitable model is often a ***,automated approaches have made it possible to test thousands of models for each dataset,but these methods are computationally expensive and analysing the output,*** structural information from the resulting fits in a meaningful way,is *** Machine Learning based Motif Extractor(ML-MotEx)trains an ML algorithm on thousands of fits,and uses SHAP(SHapley Additive exPlanation)values to identify which model features are important for the fit *** use the method for 4 different chemical systems,including disordered nanomaterials and ***-MotEx opens for a type of modelling where each feature in a model is assigned an importance value for the fit quality based on explainable ML.

关键词： explain structural meaningful

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