XANES 和 PDF 光譜數據都包含豐富的結構信息，可以通過機器學習模型（例如隨機森林）進行有效地提取和組合，以預測材料的局部結構特性，例如氧化態、配位數和鍵長。
本文提出了一種基於統計高斯過程的方法,用於估算由洛倫茲、高斯或沃格特線型組成的光譜中線寬的平均值。該方法通過兩階段的高斯過程模型,自動化地估算平均洛倫茲線寬,並提供可靠的不確定性量化。
