机器学习在不同主题领域的若干系统广泛使用,特别是在材料发现和设计方面。结合模糊逻辑,可开发混合模型优化和预测材料属性和相关现象,确保高精度查找现有先进材料的研究空白监督学习概念无监督学习、半监督学习和加固学习可与单调阻塞机、高斯阻塞机和捕捉分解或三角阻塞机并用可参考某些设计参数制作新材料由模糊机学习法制作的材料相关数据可用于解决现实问题。此外,它可以帮助为行业新概念创造未来机会。

模糊逻辑提供工作空间用词计算帮助管理专家系统设计中的不确定性现已成为机器学习不可避免部分,因为它能处理不精确和不确定情况模糊机学习素材科学可以建议可能的解决方案并预测未来研究的潜在方向部署新技术收集数据是应用这一方法的挑战之一。非结构化和多样数据处理的复杂性问题重重,特别是当我们需要预测和优化模型时。道德隐含也是一个挑战

特题的目的是集合原创研究和评审文章以讨论模糊机学习材料发现和设计提交资料应侧重于用何种方法改善行业流程

潜在题目包括但不限于:

• 数据分析模糊机学习素养
• 模糊机学习物料预测优化
• 模糊机学习材料设计发现
• 模型开发模糊机学习素材
• 模糊机学习医学应用材料设计
• 模糊机学习材料设计处理电气、光学和热问题
• 模糊机学习建材设计
• 小信机学习材料设计概念
• 晶体结构预测模糊机学习素材
• 组件预测生成模糊机学习素材
• 模糊机学习材料管理
• 二维(2D)模糊机学习素材
• 添加机器学习素材
• 纳米粒子模糊机学习素材