超导材料成分性质预测训练数据集SuperconductingMaterialsCompositionPropertyPredictionTrainingDataset-henning99
数据来源：互联网公开数据
标签：超导材料, 材料科学, 机器学习, 成分分析, 物理性质, 数据预测, 结构性质, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含超导材料的成分信息和相关物理性质数据，旨在用于超导材料的性质预测和材料设计研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态材料性质数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含全球范围内超导材料的成分与性质信息。
数据维度：数据集包含多种原子和材料属性，如：
number_of_elements（元素数量）
mean_atomic_mass（平均原子质量）
wtd_mean_atomic_mass（加权平均原子质量）
gmean_atomic_mass（几何平均原子质量）
wtd_gmean_atomic_mass（加权几何平均原子质量）
entropy_atomic_mass（原子质量熵）
wtd_entropy_atomic_mass（加权原子质量熵）
range_atomic_mass（原子质量范围）
wtd_range_atomic_mass（加权原子质量范围）
std_atomic_mass（原子质量标准差）
wtd_std_atomic_mass（加权原子质量标准差）
mean_fie（平均自由电子数）
wtd_mean_fie（加权平均自由电子数）
gmean_fie（几何平均自由电子数）
wtd_gmean_fie（加权几何平均自由电子数）
entropy_fie（自由电子数熵）
wtd_entropy_fie（加权自由电子数熵）
range_fie（自由电子数范围）
wtd_range_fie（加权自由电子数范围）
std_fie（自由电子数标准差）
wtd_std_fie（加权自由电子数标准差）
mean_atomic_radius（平均原子半径）
wtd_mean_atomic_radius（加权平均原子半径）
gmean_atomic_radius（几何平均原子半径）
wtd_gmean_atomic_radius（加权几何平均原子半径）
entropy_atomic_radius（原子半径熵）
wtd_entropy_atomic_radius（加权原子半径熵）
range_atomic_radius（原子半径范围）
wtd_range_atomic_radius（加权原子半径范围）
std_atomic_radius（原子半径标准差）
wtd_std_atomic_radius（加权原子半径标准差）
mean_Density（平均密度）
wtd_mean_Density（加权平均密度）
gmean_Density（几何平均密度）
wtd_gmean_Density（加权几何平均密度）
entropy_Density（密度熵）
wtd_entropy_Density（加权密度熵）
range_Density（密度范围）
wtd_range_Density（加权密度范围）
std_Density（密度标准差）
wtd_std_Density（加权密度标准差）
mean_ElectronAffinity（平均电子亲和势）
wtd_mean_ElectronAffinity（加权平均电子亲和势）
gmean_ElectronAffinity（几何平均电子亲和势）
wtd_gmean_ElectronAffinity（加权几何平均电子亲和势）
entropy_ElectronAffinity（电子亲和势熵）
wtd_entropy_ElectronAffinity（加权电子亲和势熵）
range_ElectronAffinity（电子亲和势范围）
wtd_range_ElectronAffinity（加权电子亲和势范围）
std_ElectronAffinity（电子亲和势标准差）
wtd_std_ElectronAffinity（加权电子亲和势标准差）
mean_FusionHeat（平均熔化热）
wtd_mean_FusionHeat（加权平均熔化热）
gmean_FusionHeat（几何平均熔化热）
wtd_gmean_FusionHeat（加权几何平均熔化热）
entropy_FusionHeat（熔化热熵）
wtd_entropy_FusionHeat（加权熔化热熵）
range_FusionHeat（熔化热范围）
wtd_range_FusionHeat（加权熔化热范围）
std_FusionHeat（熔化热标准差）
wtd_std_FusionHeat（加权熔化热标准差）
mean_ThermalConductivity（平均热导率）
wtd_mean_ThermalConductivity（加权平均热导率）
gmean_ThermalConductivity（几何平均热导率）
wtd_gmean_ThermalConductivity（加权几何平均热导率）
entropy_ThermalConductivity（热导率熵）
wtd_entropy_ThermalConductivity（加权热导率熵）
range_ThermalConductivity（热导率范围）
wtd_range_ThermalConductivity（加权热导率范围）
std_ThermalConductivity（热导率标准差）
wtd_std_ThermalConductivity（加权热导率标准差）
mean_Valence（平均化合价）
wtd_mean_Valence（加权平均化合价）
gmean_Valence（几何平均化合价）
wtd_gmean_Valence（加权几何平均化合价）
entropy_Valence（化合价熵）
wtd_entropy_Valence（加权化合价熵）
range_Valence（化合价范围）
wtd_range_Valence（加权化合价范围）
std_Valence（化合价标准差）
wtd_std_Valence（加权化合价标准差）
critical_temp（临界温度，超导材料的主要性质指标）
数据格式：CSV格式，文件名为superconduct_train.csv，适用于数值计算和机器学习模型训练。
数据来源：可能来源于材料科学数据库、学术论文或公开数据集，具体来源未明确标注。数据可能经过标准化处理，以方便后续分析。
该数据集非常适合用于研究材料成分与超导临界温度之间的关系，为超导材料的发现和设计提供数据支持。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于材料科学、物理学及相关交叉学科的研究，例如超导机理研究、材料性质预测、成分-性质关系分析等。
行业应用：为新材料研发、超导材料设计和性能优化提供数据支持。
决策支持：支持材料设计领域的决策制定，例如筛选候选材料、优化材料配方等。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索超导材料的成分与关键物理性质之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而加速新超导材料的研发进程，提升材料设计的效率和准确性。
