随着二维材料在电子器件、光电器件等领域的广泛应用，对其性能进行精确预测的需求日益增加。通过机器学习技术可以有效地提高二维材料结构预测的准确性和效率，从而推动相关领域的发展。
二维材料由于其独特的物理、化学性质，在电子、光学和能源等领域展现出广泛的应用前景。近年来，二维材料的研究取得了显著进展，包括石墨烯、过渡金属硫化物等。
1.3.1 机器学习概述 1.3.2 机器学习在材料领域的发展与应用
1.4.1 论文主要研究内容包括：基于机器学习的二维材料结构预测优化参数的设计与实现； 1.4.2 本文共分为五个部分，分别是绪论、理论知识与基础、基于神经网络和线性回归的二维材料结构预测、实验结果分析、总结与展望。
材料表征方法是研究材料性质的重要手段，包括X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）等。这些方法能够提供关于材料微观结构的详细信息。
2.2.1 第一性原理概述 2.2.2 密度泛函理论
机器学习算法是人工智能的一个分支，它使计算机能够在不进行明确编程的情况下从数据中学习并做出决策或预测。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）和神经网络（NN）。
2.4.1 机器学习模型评估方法 2.4.2 机器学习模型评价指标
机器学习算法模型的可解释性是指模型在进行预测时能够提供合理的解释，以帮助研究人员理解模型的行为。可解释性的方法包括局部可解释性模型（LIME）和SHAP值等。
本章总结了二维材料研究的背景、意义、发展趋势以及机器学习在材料科学中的应用，为后续章节的研究提供了理论基础。
3.1.1 二维材料数据收集与预处理 3.1.2 二维材料特征工程
3.2.1 描述符 3.2.2 回归模型构建 3.2.3 超参数调整 3.2.4 模型评估与应用
本章总结了基于神经网络和线性回归的二维材料结构预测方法的设计与实现过程，为后续实验提供了技术支撑。
本文综述了基于机器学习的二维材料结构预测方法，探讨了其在材料科学中的应用潜力，并提出了未来的研究方向。
未来的研究将致力于提高预测精度、扩大数据集范围，并探索更多类型的机器学习算法及其组合应用，以期更好地服务于二维材料的设计与优化。