【摘 要】
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近年来,在功能材料领域通过手工方式从数百上千的候选结构中挖掘合理的功能材料结构.该方法过度依赖于经验知识,无法满足材料科学高效精准的结构预测.为了克服该问题,初步探
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近年来,在功能材料领域通过手工方式从数百上千的候选结构中挖掘合理的功能材料结构.该方法过度依赖于经验知识,无法满足材料科学高效精准的结构预测.为了克服该问题,初步探究面向功能材料属性预测的机器学习方法,通过深入结合统计机器学习方法和预测功能材料结构,进而挖掘合理的影响材料结构属性的因素.具体而言,通过不同带隙建立材料数据,利用传统机器学习和深度学习算法搜索出可能的材料结构属性,进而利用DFT计算确定最优材料结构.从钙钛矿带隙数据和具有判别和表达能力的属性之间确定一组封闭的结构-性质关系映射,通过利用机器学
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