马年发文必备机器学习电池连登顶刊顶会建议都去学习一下https://mp.weixin.qq.com/s/eEG1zBgxQw2d-nQxnuILYw点此链接查看详情第一天上午锂离子电池与机器学习基础锂离子电池与机器学习背景了解锂离子电池的基本原理、发展历程、应用领域以及当前面临的挑战介绍机器学习的定义、发展历程、主要应用领域以及与锂离子电池研究的结合点探讨机器学习如何助力锂离子电池性能提升和新材料研发。Python基础语法、函数、模块和包、面向对象编程机器学习库介绍Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn第一天下午监督学习与非监督学习入门监督学习与非监督学习K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归实战一使用机器学习预测锂离子电池性能特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等选择不同的机器学习模型例如决策树、随机森林、支持向量机最后进行性能评估。第二天上午聚类分析与集成学习K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE集成学习随机森林、Boosting交叉验证、性能指标、模型评估与选择、网格搜索实战二 特征选择与聚类算法选择根据锂离子电池的性能特征如容量、能量密度、内阻、循环稳定性等选择合适的聚类算法如K-均值聚类、层次聚类等通过特征工程对数据进行预处理将数据转换为适合聚类分析的格式。聚类结果分析与降维验证对聚类结果进行分析观察不同聚类类别中电池的性能特点和分布规律通过降维技术如PCA、t-SNE对聚类结果进行可视化验证判断聚类结果的有效性和合理性为锂离子电池的性能分类和优化提供依据。第二天下午神经网络基础与深度学习技术神经网络基础、激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播Pytorch构建全连接神经网络深度学习中的正则化技术L1、L2、Dropout优化算法SGD、Adam、RMSprop超参数调优网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化实战三基于深度学习的高熵材料的虚拟高通量筛选 收集和整理用于训练的数据集包括高熵材料的化学组成、晶体结构、物理化学性质等使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练并采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。第三天上午高级深度学习架构与应用循环神经网络卷积神经网络图神经网络注意力机制Transformer架构生成对抗网络变分自编码器实战四基于图神经网络的锂离子电池性能预测构建图神经网络模型选择合适的架构如GCN、GAT等来学习材料图特征节点和边的表示用于预测锂离子电池性能。第三天下午锂离子电池材料的机器学习应用锂离子正极材料的特征工程实战五基于机器学习的锂金属正极材料的稳定性预测选择合适的机器学习模型如支持向量机、随机森林、集成学习、神经网络使用适当的评估指标如准确率、召回率、F1分数等来衡量模型预测锂金属正极材料稳定性的性能。实战六实验引导的高通量机器学习分析讲解将机器学习模型集成到实验流程中优化实验过程实现从实验设计到数据分析的自动化和智能化。第四天上午机器学习与多尺度模拟的结合基于锂离子电池的机器学习与多尺度模拟机器学习、分子动力学模拟与第一性原理计算机器学习与实验结合实战七介绍Materials Project数据库的基本情况和功能说明如何从该数据库中提取与锂离子电池相关的电数据包括材料的晶体结构、电子结构、电化学性能等信息。从Materials Project数据库中提取电池电数据利用深度学习技术来预测多价金属离子电池的电极电压并开发了一个可解释的深度学习模型以加速多价金属离子电池材料的设计和优化。实战八收集液态电解质添加剂电池系统中的性能数据包括最终面积比阻抗、阻抗增量和比容量基于分子结构信息生成特征向量通过数据收集、特征工程、模型训练与验证等机器学习流程成功预测出最佳液态电解质添加剂组合。第四天下午机器学习在电池管理系统中的应用机器学习在电池管理系统中的应用介绍电池管理系统BMS的功能与组成电池充放电管理电池安全与保护电池健康状态的指标电池老化分析实战九探讨如何将物理模型如电池的电化学模型、热模型等与机器学习模型相结合利用物理模型的先验知识和机器学习模型的数据驱动能力提高对电池状态的预测精度和可靠性例如通过物理模型提供电池状态的初始估计再利用机器学习模型对实际数据进行拟合和修正实现对电池长期性能和寿命的准确预测。第五天上午机器学习在电池寿命预测中的应用实战十收集锂离子电池在不同充放电条件下的运行数据包括电压、电流、温度、充放电时间等这些数据是SOC和SOH估计的基础通过数据预处理、特征提取等步骤将数据转换为适合机器学习模型输入的格式提高模型的估计精度。选择合适的机器学习模型如线性回归、支持向量机、神经网络等根据处理后的数据对模型进行训练通过交叉验证等方法对模型的准确性和泛化能力进行评估选择最优的模型用于锂离子电池的SOC和SOH实时估计通过实例代码展示模型训练和评估的过程分析模型的性能指标和估计结果。将训练好的机器学习模型集成到BMS中实现对锂离子电池SOC和SOH的实时估计通过实时监测电池的状态参数利用模型进行快速准确的估计为电池的充放电管理、安全保护和健康状态评估提供实时数据支持提高BMS的智能化水平和电池的使用效率。第五天下午实战十一 基于大语言模型LLM的文献v数据自动化提取与应用。重点讲解如何利用大语言模型LLM与检索增强生成RAG技术构建自动化信息提取框架解决科学数据提取耗时耗力的瓶颈。从电池文献中自动提取关键参数如材料成分、晶体结构、工作电压等构建小型材料数据库。实例十二 基于大语言模型搭建电池健康状态SOH智能预测系统。利用大语言模型自动化机器学习算法的实施与优化以实现对锂电池健康状态SOH的智能预测通过结构化的提示工程Prompt Engineering引导LLM完成自动化机器学习预测过程。基于公开电池数据集对比LLM驱动的模型与传统方法的性能差异。