中国科学院张楠楠 随机森林方法中学习过程的基本结构
信用:SIOM 机器学习是人工智能领域的一个重要分支
其基本思想是建立基于数据的统计模型，并利用该模型对数据进行分析和预测
随着大数据技术的快速发展，数据驱动的机器学习算法开始在材料研究的各个领域蓬勃发展
最近，一个由教授领导的研究小组
中国科学院上海光学与精细机械研究所的王军提出了一种利用拉曼信号的机器学习方法来区分二维半导体单层连续薄膜和随机缺陷区域的识别方法
他们的工作揭示了机器学习算法在二维材料光谱学领域的应用潜力，并发表在《纳米材料》杂志上
二维材料的拉曼光谱对分子键和样品结构非常敏感，可用于化学鉴定、形态和相、内压/应力和成分的研究和分析
虽然拉曼光谱提供了足够的信息，但如何挖掘信息的深度，利用多种信息进行综合决策仍需要进一步研究
在这项研究中，研究人员使用了各种特征信息，包括二硫化钼的拉曼频率和强度
他们利用自举抽样过程获得包含不同空间位置信息的子训练集，并通过学习过程建立由一定数量的决策组成的随机森林模型
当一个新的样本点进入模型进行预测判断时，随机森林中的每棵决策树都会做出独立的判断，然后通过多数投票给出相对准确的预测结果
除了判断单层和双层样品之外，该模型还可以预测样品生长过程中容易引入的裂纹和随机分布的核
本文提出的研究方案将机器学习算法引入到二维材料光谱的研究中，并可扩展到其他材料，为不同领域的材料表征提供重要的解决方案
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