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作者：张文生;曹傅荔;郅晓;叶家元;任雪红;
单位：中国建筑材料科学研究总院有限公司,绿色建筑材料国家重点实验室;
摘要：机器学习方法(ML)在解决数据高度非线性和大时滞问题上得到了关注，为目标属性的预测及新材料的设计开辟了数据驱动的新模式。水泥基材料在组分、制备与其结构、性能的关系上存在时滞性和周期性长的问题。而机器学习方法在解决水泥基材料上述问题时具有积极作用和非常大的潜力。为此，本文介绍了机器学习方法的特征及其应用过程，综述了机器学习方法在预测水泥基材料微观结构、组分、力学性能和耐久性等方面的研究进展，分析比较了几种用于水泥基材料研究模型的特点和优势，并对所面临的问题和研究方向进行了展望分析，以期促进机器学习方法的应用。
关键词：机器学习方法;水泥基材料;微观结构和性能;预测
基金资助：中国建材集团原创技术策源地“揭榜挂帅”任务-“水泥基材料数字化研发”项目(2021YCJS01)
