【摘 要】
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介电材料一直是材料领域的热门研究材料之一。但是由于传统的介电材料的研究方式都是通过大量的实验观察数据完成的,对于当今信息爆炸的时代以及智能化高速发展的时代已经跟不上脚步。利用第一性原理计算能够不断完善介电材料的发现和设计,但是研发周期依旧过长。因此探寻新的研究办法来加快介电材料的研究有重要的意义。新兴的机器学习方法在当前的材料计算科学中取得了飞速的发展,并已成为一种流行的学习工具。为解决前面所提到
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目（Grant Number: 51790490）；
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介电材料一直是材料领域的热门研究材料之一。但是由于传统的介电材料的研究方式都是通过大量的实验观察数据完成的,对于当今信息爆炸的时代以及智能化高速发展的时代已经跟不上脚步。利用第一性原理计算能够不断完善介电材料的发现和设计,但是研发周期依旧过长。因此探寻新的研究办法来加快介电材料的研究有重要的意义。新兴的机器学习方法在当前的材料计算科学中取得了飞速的发展,并已成为一种流行的学习工具。为解决前面所提到的问题,本文提出了一种基于机器学习对介电常数的电子贡献部分的预测方法,重点是通过机器学习方法,建立一个可以对介电常数的电子贡献部分进行预测的模型,并且模型的准确度能够达到帮助后续介电材料研究人员推进选取具有理想的介电常数的电子贡献部分材料的要求。本文工作分为以下五个部分:1.通过开源数据库Materials Project获取了431个ABO3型化合物的相关数据,从化合物构成元素、化合物性质以及化合物空间结构信息三个方面进行特征构造,并使用均值、标准差、偏度和峰度四个统计量计算元素的占比,总共构造出169个特征作为数据集。2.使用梯度提升回归模型对不同的测试集和训练集之比进行测试,最后选择测试集和训练集之比为1:9,并采用末尾取代法对169个特征进行筛选,最后获得42个重要特征。计算42个特征之间的皮尔逊相关系数得知特征两两之间相关性不大。这42个特征构建成最终的数据集。3.使用42个重要特征训练不同的机器学习模型,其中梯度提升回归模型性能最好,评估模型分数R~2分数为0.887,MAE为0.555,RMSE为0.824,MAPE为0.081。4.分析42个特征的重要程度,得到带隙是对介电常数的电子贡献部分的影响最大的特征,影响分数为0.459,并得出带隙与介介电常数的电子贡献部分存在逆相关的关系。5.使用训练好的机器学习模型,预测开源数据库Materials Project中尚未收录的1340个ABO3型化合物材料的介电常数的电子贡献部分的值,预测的最大值是三斜晶系VCr O3材料,为19.345,最小值是三方晶系Li Mn F3材料,为1.418。
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