空间统计特征工程方法综述：用于分子结构筛选

Pranoy Ray 与 Surya R. Kalidindi 在 arXiv 发布一篇综述（v3），提出基于空间统计相关函数的特征工程方法用于分子结构筛选。方法将结构编码为体素化标量场，通过快速傅里叶变换确定性地计算两点自相关与互相关。作者称，对相关图做 PCA 后得到低维、严格凸的表示，可支持少于10万可训练参数的轻量神经网络和非参数代理模型，在最少10个训练样本下实现低于2%的预测误差，并可用于贝叶斯主动学习和零样本外推。 作者称该方法已在周期性晶体、化学无序高熵合金和非周期性有机分子上展示。以上信息仅基于论文摘要，性能数字为作者声称。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。