ClasSOMfier：一种用于集群分析和晶格缺陷检测的神经网络
摘要：ClasSOMfier：一种基于Kohonen网络的原子分类软件，用于将原子分为一定数量的断开的群组（或簇），并检测晶格缺陷，如空位、内插位错、位于中的空洞和晶界。每个簇由其原子环境可用相同模式描述的原子组成。与文献中的许多方法不同，其中这些模式已提前给出并与已知的晶格结构（即fcc，bcc或hcp）相关联，该代码实现了基于无监督学习的Kohonen网络，并且无需提前提供有关原子环境的任何信息。ClasSOMfier通过提供一个在Fortran中高效快速的代码和一个用户友好的Python界面，加速了机器学习在簇分析中的应用。
作者：Javier F. Troncoso
论文ID：2010.04268
分类：Atomic and Molecular Clusters
分类简称：physics.atm-clus
提交时间：2021-01-27