数据集概述
本数据集为CALPHAD数据库修正及液体混合焓预测的补充数据，包含神经网络模型文件、代码脚本、训练数据压缩包等，共10个文件，涉及模型架构、权重、不确定性量化、交叉验证等相关内容，用于支持CALPHAD数据库的修正工作及液体混合焓的预测研究。
文件详解
- 代码文件（.py格式，共6个）
- 文件名称：elementpaircsv.py、early drop.py、uncertainity quantification.py、loocv heatmap.py、rkparameter.py、rkelementpair.py
- 字段映射介绍：涵盖元素对处理、早停策略、不确定性量化、留一交叉验证热力图生成、参数计算等功能的代码脚本
- 模型文件（.h5格式，共2个）
- 文件名称：best_model_weights.h5、best_model_kfold.h5
- 字段映射介绍：神经网络模型的权重文件，用于存储训练后的模型参数
- 模型架构文件（.json格式，1个）
- 文件名称：best_model_architecture.json
- 字段映射介绍：包含class_name、config、keras_version、backend等键的JSON对象，记录神经网络模型的结构信息
- 训练数据压缩包（.7z格式，1个）
- 文件名称：training data.7z
- 字段映射介绍：训练神经网络模型所用的压缩数据文件
数据来源
标题为“Supplementary data: Amending CALPHAD databases using a neural network for predicting mixing enthalpy of liquids”的补充数据
适用场景
- 材料数据库修正: 用于CALPHAD数据库的修正工作，提升其数据准确性
- 液体混合焓预测: 基于神经网络模型预测液体混合焓，支持材料热力学性质研究
- 模型性能分析: 通过不确定性量化、交叉验证等代码及文件，分析神经网络模型的性能
- 材料科学研究: 为材料设计、开发等研究提供数据及模型支持，助力材料科学领域相关分析
