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文檔簡(jiǎn)介
《材料信息基礎(chǔ)》教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱材料信息基礎(chǔ)FundamentalsofMaterialsInformation課程編碼MAT320921020開課院部材料科學(xué)與工程學(xué)院課程團(tuán)隊(duì)材料信息學(xué)教學(xué)團(tuán)隊(duì)學(xué)分2.0課內(nèi)學(xué)時(shí)32講授32實(shí)驗(yàn)0上機(jī)0實(shí)踐0課外學(xué)時(shí)0適用專業(yè)材料物理授課語(yǔ)言雙語(yǔ)先修課程高等數(shù)學(xué)(2-2)、線性代數(shù)、量子力學(xué)、材料基因與數(shù)據(jù)科學(xué):Python實(shí)現(xiàn)課程簡(jiǎn)介(限選)本課程是面向材料物理專業(yè)材料基因方向的一門專業(yè)基礎(chǔ)課,以材料的結(jié)構(gòu)和性能關(guān)系(構(gòu)效關(guān)系)為主線,為學(xué)生介紹材料基因工程相關(guān)的基本概念和思路。課程以材料信息學(xué)研究的必要性開始,介紹當(dāng)前材料科學(xué)和工程領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法,及其在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。課程也對(duì)現(xiàn)有的材料大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理方式和基于材料大數(shù)據(jù)的高通量篩選進(jìn)行了介紹。本課程要求學(xué)生已具備微積分、線性代數(shù)、計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)和量子力學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí),并已修過(guò)(或同時(shí)選修)本專業(yè)的材料基因與數(shù)據(jù)科學(xué)課程。在本課程中,將結(jié)合概論性課堂授課和操作性課堂演示及課后作業(yè),使學(xué)生熟悉當(dāng)前新材料研發(fā)過(guò)程中的數(shù)據(jù)積累、篩選、可視化和構(gòu)效關(guān)系挖掘流程;一方面強(qiáng)調(diào)第一性原理的材料構(gòu)效關(guān)系,另一方面保證對(duì)實(shí)際材料數(shù)據(jù)的接觸,加深學(xué)生對(duì)相關(guān)專業(yè)課程的理解,培養(yǎng)學(xué)生的理性思維模式。Thecourse“FundamentalsofMaterialsInformatics”iscompulsoryforstudentsmajoringinmaterialsphysicswiththematerialsgenomeprogram.Thecoursecentersonthestructure-propertycorrelationsofmaterials,withaimstogiveagentleintroductionofthefundamentalconceptsandgeneralmethodsinthecurrentmaterialsgenome/informaticsresearch.Westartfromthenecessityofaninformaticsmannerofmaterialsresearchanddevelopment,accompaniedbywidelyuseddataminingandstatisticallearningalgorithms,andtheirapplicationsinmaterialssciences.Wealsotouchuponthesubjectofmaterialsrelatedbigdataanddatabases,andhigh-throughputscreeningtechniques.Thestudentsareexpectedtohavethebackgroundofsingleandmulti-variablecalculus,linearalgebra,andfundamentalquantummechanics.Moreover,thestudentsshouldalsohavesomeexperiencesincomputerprogramming,theperfectmatchisPython3,thedefacolanguageinthemachinelearningarea.FirmknowledgeofalowerlevellanguagesuchasC/C++wouldhelpful,butnotnecessary.Wealsoprovideanaccompanyingcoursenamed“Materialsgenomeanddatascience:Pythonimplementation”,whichcontainstherequiredprogrammingandstatisticsprerequisites.Wetakeacombinedin-courseconceptuallecturesandpracticaldemonstrationswithhomeworkinvolvingdeviationsandprogramming.Thestudentswouldgotaworkingknowledgeandskillsofthetoolchainofdataacquisition,screening,visualizationandminingofmaterialsR&D.Byemphasizingthefirstprinciplestypeofthinkingthroughthecourseandkeepingthestudentsintouchwithrealmaterialsdata,webelievetakingthiscoursewoulddeepentheunderstandingofrelatedsubjectsinthephysicalsciences,andshapingtheabilityofcriticalthinking.負(fù)責(zé)人大綱執(zhí)筆人審核人二、課程目標(biāo)序號(hào)代號(hào)課程目標(biāo)OBE畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)任務(wù)自選1M1目標(biāo)1:熟悉材料信息學(xué)基本概念,掌握信息學(xué)基本方法和材料數(shù)據(jù)獲取、分析流程。是5.15.12M2目標(biāo)2:了解材料構(gòu)效關(guān)系內(nèi)涵,能夠針對(duì)材料學(xué)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行深入計(jì)算分析。是4.24.2三、課程內(nèi)容序號(hào)章節(jié)號(hào)標(biāo)題課程內(nèi)容/重難點(diǎn)支撐課程目標(biāo)課內(nèi)學(xué)時(shí)教學(xué)方式課外學(xué)時(shí)課外環(huán)節(jié)1第一章緒論本章重點(diǎn)難點(diǎn):材料信息學(xué)與傳統(tǒng)材料學(xué)科的關(guān)系;系統(tǒng)生物學(xué)對(duì)材料科學(xué)的啟發(fā);開源數(shù)據(jù)庫(kù)的使用方法;數(shù)據(jù)挖掘概念及常用術(shù)語(yǔ)////21.1什么是材料信息學(xué)材料信息學(xué)與傳統(tǒng)的材料科學(xué)的關(guān)系,材料信息學(xué)的內(nèi)容及學(xué)習(xí)方法M10.5講授0.5作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀31.2材料信息學(xué)與傳統(tǒng)的材料科學(xué)的關(guān)系,材料信息學(xué)的內(nèi)容及學(xué)習(xí)方法系統(tǒng)生物學(xué)的基本思想及對(duì)材料科學(xué)的啟發(fā),傳統(tǒng)材料科學(xué)的挑戰(zhàn)M10.5講授0.5作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀41.3材料數(shù)據(jù)的獲取方式材料信息的獲取方式介紹,材料數(shù)據(jù)庫(kù)的分類,晶體學(xué)、熱化學(xué)開源數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷史M20.5講授0.5作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀51.4數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘概念,聚類分析、預(yù)測(cè)模型、關(guān)聯(lián)分析、異常檢測(cè),高通量篩選,統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)概念M10.5講授0.5作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀6第二章材料科學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘本章重點(diǎn)難點(diǎn):數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟;圖像數(shù)據(jù)處理、高維數(shù)據(jù)處理算法的應(yīng)用條件;圖像卷積的基本概念及應(yīng)用;對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇合適的數(shù)據(jù)處理算法;預(yù)測(cè)性模型與描述性模型的區(qū)別與聯(lián)系////72.1數(shù)據(jù)挖掘步驟實(shí)驗(yàn)與理論模擬的材料學(xué)數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求分析,數(shù)據(jù)對(duì)象識(shí)別及提取,特征提取,模式識(shí)別,數(shù)據(jù)可視化,結(jié)果評(píng)估M21講授1文獻(xiàn)閱讀82.2圖像數(shù)據(jù)處理多尺度Retinex增強(qiáng)算法,OSTSU算法,圖像的形態(tài)學(xué)操作,線性濾波,圖像卷積M13講授3綜合大作業(yè)92.3高維數(shù)據(jù)處理特征選擇基本概念,距離過(guò)濾器,KL距離,奇平方過(guò)濾器,ReliefF算法,主成分分析、等距特征映射,局部線性嵌入、拉普拉斯特征映射特征轉(zhuǎn)換技術(shù)M13講授3作業(yè)102.4預(yù)測(cè)性模型與描述性模型分類模型,回歸模型,聚類模型M11講授1作業(yè)11第三章材料科學(xué)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法本章重點(diǎn)難點(diǎn):監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別;邏輯回歸算法;梯度下降算法的推導(dǎo);K均值算法與PCA算法的聯(lián)用////123.1監(jiān)督式學(xué)習(xí)二元分類模型,邏輯回歸算法,損失函數(shù),梯度下降法,過(guò)擬合與欠擬合概念與解決方法M13講授3作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀133.2非監(jiān)督式學(xué)習(xí)K均值聚類算法,層次聚類算法,最大期望算法,K均值聚類算法與PCA算法的使用M13講授3作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀143.3材料科學(xué)實(shí)例:尋找新的壓電介質(zhì)材料基因組計(jì)劃,結(jié)構(gòu)描述符M22講授2綜合大作業(yè)15第四章數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料設(shè)計(jì)本章重點(diǎn)難點(diǎn):帕累托平衡;進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史及原理;三種信息準(zhǔn)則;傳統(tǒng)的遺傳編程與BioGP的區(qū)別;BioGP代碼以及在材料科學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用////164.1帕累托平衡帕累托邊界,帕累托最優(yōu)M11講授1作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀174.2進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),反向傳播算法,進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史,赤池信息量準(zhǔn)則,修正后的赤池信息量準(zhǔn)則,貝葉斯信息準(zhǔn)則M13講授3作業(yè)、文獻(xiàn)閱讀184.3遺傳編程傳統(tǒng)的遺傳編程,bi-objective遺傳編程,BioGP與傳統(tǒng)GP的區(qū)別,BigoGP代碼,EvoNN與BIoGP的可變性反應(yīng)分析M22講授2作業(yè)19第五章材料數(shù)據(jù)庫(kù)和高通量篩選本章重點(diǎn)難點(diǎn):常用材料數(shù)據(jù)庫(kù)的使用;大數(shù)據(jù)相關(guān)概念;大數(shù)據(jù)中相關(guān)性計(jì)算的關(guān)鍵;材料基因組及高通量篩選的理解////205.1數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的作用與限制,材料數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)政策,常用材料數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介及使用M12講授2作業(yè)215.2大數(shù)據(jù)云計(jì)算,相關(guān)性計(jì)算,分布式存儲(chǔ),Hadoop,SparkM12講授2作業(yè)225.3高通量篩選材料基因組計(jì)劃,材料基因組技術(shù)發(fā)展歷程,高通量材料試驗(yàn)技術(shù)進(jìn)展,高通量材料集成計(jì)算,第一原理計(jì)算方法,計(jì)算熱力學(xué)方法,動(dòng)力學(xué)過(guò)程算法M24講授4綜合大作業(yè)四、考核方式序號(hào)考核環(huán)節(jié)操作細(xì)節(jié)總評(píng)占比1平時(shí)作業(yè)1.每小節(jié)布置1~2道題目,或布置一篇文獻(xiàn)閱讀作業(yè)。平均每次課1道題以上或每?jī)纱握n一篇文獻(xiàn)閱讀。2.成績(jī)采用百分制,根據(jù)作業(yè)完成準(zhǔn)確性、是否按時(shí)上交、是否獨(dú)立完成評(píng)分。3.考核學(xué)生對(duì)材料信息學(xué)相關(guān)基本知識(shí)和工具的掌握能力,學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力,題型主要為計(jì)算和編程。20%2大作業(yè)1.本課程要求使用Python編程語(yǔ)言及其相關(guān)工具模塊,如Numpy、Pandas等進(jìn)行部分建模、數(shù)值計(jì)算及數(shù)據(jù)可視化,通過(guò)實(shí)際操作深入理解材料信息學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。2.根據(jù)模型建立情況和實(shí)現(xiàn)方案的準(zhǔn)確性評(píng)分。30%3期末考試1.閉卷考試,成績(jī)采用百分制,卷面成績(jī)總分100分。3.主要考核學(xué)生對(duì)材料信息學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)及其在具體材料設(shè)計(jì)問(wèn)題中的應(yīng)用能力,學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力,題型主要為簡(jiǎn)答題、和計(jì)算題。40%4考勤隨機(jī)點(diǎn)名、刷卡點(diǎn)名等5%5課堂表現(xiàn)隨機(jī)檢查學(xué)生上課精神狀態(tài)、回答問(wèn)題情況5%五、評(píng)分細(xì)則序號(hào)課程目標(biāo)考核環(huán)節(jié)大致占比評(píng)分等級(jí)1M1平時(shí)作業(yè)20%A-獨(dú)立思考、按時(shí)完成,解題思路清晰、步驟完整、格式合理、答案準(zhǔn)確,或?qū)ξ墨I(xiàn)內(nèi)容把握較全面,能夠就實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)提出問(wèn)題或解決方案。B-獨(dú)立思考、按時(shí)完成,解題思路比較清晰、步驟比較完整、格式合理、答案準(zhǔn)確,或?qū)ξ墨I(xiàn)內(nèi)容有較全面把握。C-獨(dú)立思考、按時(shí)完成,解題思路比較清晰、步驟比較完整、格式比較合理、答案準(zhǔn)確;或?qū)ξ墨I(xiàn)內(nèi)容有基本理解。D-作業(yè)抄襲,未能按時(shí)完成,解題思路混亂,或?qū)ξ墨I(xiàn)無(wú)理解2M1大作業(yè)30%A-建立研究對(duì)象的模型正確,解決方案合理,計(jì)算結(jié)果分析恰當(dāng)。代碼規(guī)范,文檔齊全,或?qū)ο嚓P(guān)特殊情況進(jìn)行恰當(dāng)?shù)恼归_討論。B-建立研究對(duì)象的模型正確,程序功能滿足要求,解決方案合理,計(jì)算結(jié)果分析正確。C-建立研究對(duì)象的模型基本正確,程序功能基本滿足要求,解決方案基本合理,計(jì)算結(jié)果分析基本正確。D-建立研究對(duì)象的模型不正確,程序功能不能滿足要求,解決方案不合理,計(jì)算結(jié)果分析不正確。3M1期末考試40%(見試卷評(píng)分標(biāo)準(zhǔn))4M1考勤5%A-全勤。B-缺勤1次。C-缺勤2-3次。D-缺勤3次以上。5M1課堂表現(xiàn)5%A-精神狀態(tài)飽滿,回答問(wèn)題準(zhǔn)確。B-精神狀態(tài)良好,問(wèn)題回答較好。C-精神狀態(tài)一般,問(wèn)題回答一般。D-精神狀態(tài)差,回答問(wèn)題有誤。6M2平時(shí)作業(yè)30%A-獨(dú)立思考、按時(shí)完成,解題思路清晰、步驟完整、格式合理、答案準(zhǔn)確,或?qū)ξ墨I(xiàn)內(nèi)容把握較全面,能夠就實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)提出問(wèn)題或解決方案。B-獨(dú)立思考、按時(shí)完成,解題思路比較清晰、步驟比較完整、格式合理、答案準(zhǔn)確,或?qū)ξ墨I(xiàn)內(nèi)容有較全面把握。C-獨(dú)立思考、按時(shí)完成,解題思路比較清晰、步驟比較完整、格式比較合理、答案準(zhǔn)確;或?qū)ξ墨I(xiàn)內(nèi)容有基本理解。D-作業(yè)抄襲,未能按時(shí)完成,解題思路混亂,或?qū)ξ墨I(xiàn)無(wú)理解7M2大作業(yè)50%A-建立研究對(duì)象的模型正確,解決方案合理,計(jì)算結(jié)果分析恰當(dāng)。代碼規(guī)范,文檔齊全,或?qū)ο嚓P(guān)特殊情況進(jìn)行恰當(dāng)?shù)恼归_討論。B-建立研究對(duì)象的模型正確,程序功能滿足要求,解決方案合理,計(jì)算結(jié)果分析正確。C-建立研究對(duì)象的模型基本正確,程序功能基本滿足要求,解決方案基本合理,計(jì)算結(jié)果分析基本正確。D-建立研究對(duì)象的模型不正確,程序功能不能滿足要求,解決方案不合理,計(jì)算結(jié)果分析不正確。8M2期末考試20%(見試卷評(píng)分標(biāo)準(zhǔn))評(píng)分等級(jí)說(shuō)明:[A,B,C,D,E]=[90-100,80-89,70-79,60-69,0-59];[A,B,C,D]=[90-100,75-89,60-74,0-59];[A,B,C]=[90-100,75-89,60-74,0
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