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图3.材料知识信息解析、北京北京关联与管理系统（MKI-AAM）的结构和功能利用该系统，北京北京作者团队结合特征工程和机器学习方法，对一定名义成分的Sm-Co类合金的相组成、相平衡和相稳定性进行了研究，提出合金相稳定性由成分特特征()、组织特征(晶粒尺寸d)、制备工艺特征(Cproc)和材料形态特征(Cform)决定，即：          (6)经过特征构建、特征筛选和模型优化等系列过程后，发现合金相组成与掺杂元素的熔点和掺杂元素与Co之间的电负性差密切相关，并依此对周期表中所有可能的掺杂元素进行了遍历，对不同掺杂量和晶粒尺寸的名义成分为SmCo7的合金具有单相特征的相稳定性进行了定量化预报，如图4所示。内容简介计算材料学研究方法由材料科学与计算机科学与技术交叉形成的计算材料学，定大学是一门利用计算、模拟技术研究材料组成、结构、性能的学科。要建研究院(b)数据集中SmCo7-xMx（M为掺杂元素）合金相组成基于掺杂元素的两个选定特征的数据分布。

（4）物理可解释性机器学习建模虽然目前已有大量材料的机器学习研究获得了成功，开全但是机器学习的算法和结果仍普遍缺乏深入的理论基础和可解释性，开全这尤其限制稳定性敏感多变的合金体系的机器学习研究。进而，国先开发了材料知识信息解析、国先关联与管理系统（MKI-AAM），围绕数据驱动材料设计的目标，可实现传统数据库难以突破的材料深层次信息检索、材料数据库融合汇交、高质量材料设计数据集抽取等功能。

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