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摘要
机器学习对高分子材料基因组的研究与发展有着重要作用.它通过对高分子材料结构描述符的设计与筛选、材料数据库的完善以及聚合物分子结构标识符的发展等方法，有效地构建分子链的化学组成、构象与其聚集态结构、宏观性能之间的联系.本文梳理了近几年机器学习方法在高分子材料科学领域的研究进展，总结了一些常用机器学习算法的应用与研究成果，同时，也针对算法所需的数据量较大等问题，特别指出了应对数据量较少或是数据成本昂贵时的解决方案.根据当前研究进展，整理了机器学习方法在高分子材料科学领域中应用的难题与挑战.
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