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设计满足特定目标并近似于自然形态的多孔隙结构是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种基于样本学习的多孔隙结构设计方法。首先选用孔隙率和连通性作为评估指标；然后以6邻接体素结构建立参数化设计单元，通过手工标记方式建立设计单元样本库。并通过随机决策树森林学习结构样本与设计目标的关联模型；最后关联模型被集成于一个可扩展的多孔隙建模框架中。实验表明，随机森林的泛化能力能够对样本库之外的结构进行正确的判定，可以在满足设计目标的同时得到更加自然的多孔隙结构。