《新能源材料与大数据人工智能融合应用导论》深入探讨了新能源材料与大数据和人工智能的交叉应用。系统地介绍了新能源材料的定义与现状，详细阐述了如何利用大数据和人工智能技术进行新能源材料的数据采集、处理和分析，从而优化新能源材料研发流程。此外，本书还探讨了大数据和人工智能技术在新能源材料研发、生产和应用中的重要作用。
本书可以作为普通高等院校计算机、大数据、材料、能源等相关专业的教材，也可供新能源材料领域科研人员和企业技术人员参考阅读。

第1章　新能源材料概述 001
学习目标 001
1.1　新能源材料的定义和分类 001
1.2　新能源材料的主要应用现状 003
1.2.1　光电材料 003
1.2.2　热电材料 004
1.2.3　燃料电池材料 005
1.2.4　锂电池材料 006
1.3　能源危机与新能源材料的需求 007
1.4　新能源材料发现基础 009
1.4.1　性能指标 009
1.4.2　研究方式 010
本章小结 013
思考题 013

第2章　大数据与人工智能技术在新能源领域的应用 014
学习目标 014
2.1　大数据技术及其与新能源领域的相关性 014
2.1.1　大数据的概念和特征 015
2.1.2　大数据技术架构 015
2.1.3　大数据技术应用领域 018
2.1.4　大数据技术在新能源领域的应用及其影响 019
2.2　人工智能技术及其在新能源领域的应用 021
2.2.1　人工智能的概念和特征 021
2.2.2　人工智能技术 022
2.2.3　人工智能技术应用 024
2.2.4　人工智能技术在新能源领域的应用及其影响 025
本章小结 029
思考题 029

第3章　数据预处理 031
学习目标 031
3.1　数据清洗方法 031
3.1.1　数据清洗的原理 032
3.1.2　数据清洗在新能源材料研发中的应用 033
3.1.3　数据清洗在新能源材料研发中的发展前景 034
3.2　数据集成方法 034
3.2.1　数据集成的步骤 035
3.2.2　数据集成在新能源材料研发中的应用 035
3.2.3　数据集成在新能源材料研发中的发展前景 036
3.3　数据转换方法 037
3.3.1　常见的数据转换策略 037
3.3.2　数据转换在新能源材料研发中的应用 038
3.3.3　数据转换在新能源材料研发中的发展前景 038
3.4　数据规约方法 039
3.4.1　常见的数据规约方法 039
3.4.2　数据规约在新能源材料研发中的应用 040
3.4.3　数据规约在新能源材料研发中的发展前景 040
本章小结 041
思考题 042

第4章　数据挖掘与信息安全 043
学习目标 043
4.1　新能源材料发现中数据挖掘技术概述 043
4.2　数据挖掘方法与算法 044
4.2.1　关联规则挖掘 045
4.2.2　聚类分析 048
4.2.3　分类与预测 050
4.2.4　异常检测 057
4.3　信息安全 059
4.3.1　数据安全 060
4.3.2　网络安全 060
4.3.3　物理安全 061
本章小结 061
思考题 062

第5章　人工智能 063
学习目标 063
5.1　人工智能技术概述 063
5.1.1　人工智能的发展史 064
5.1.2　人工智能技术的分类 065
5.2　机器学习 068
5.2.1　监督学习 069
5.2.2　无监督学习 074
5.2.3　半监督学习 078
5.2.4　强化学习 081
5.3　深度学习 085
5.3.1　卷积神经网络 086
5.3.2　循环神经网络 089
5.3.3　生成对抗网络 091
5.3.4　大规模语言模型 093
本章小结 098
思考题 098

第6章　大数据和人工智能技术在能源领域的应用案例研究 099
学习目标 099
6.1　人工智能在电力能源领域的应用 099
6.2　人工智能在新材料发现领域的应用 101
6.3　人工智能在半导体材料发现领域的应用 103
6.4　人工智能在锂电池材料发现领域的应用 105
6.5　人工智能在氢能发现领域的应用 108
6.6　大数据技术在石油发现领域的应用 110
6.7　大数据技术在水电领域的应用 111
本章小结 113
思考题 114

第7章　新能源材料发现的挑战与展望 115
学习目标 115
7.1　新能源材料发现的挑战 115
7.1.1　数据获取和处理困难 115
7.1.2　设计和优化效率低下 116
7.1.3　测试和验证方法单一 117
7.1.4　产业化和商业化不完善 118
7.2　未来发展展望 119
7.2.1　算法升级 120
7.2.2　基础设施建设 120
本章小结 120
思考题 121

参考文献 122