[发明专利]一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法在审
| 申请号： | 202011140008.X | 申请日： | 2020-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN112216355A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;李述;梅金硕;邹瑞 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G16C20/70 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法，属于材料固有属性计算领域，用以解决传统方法中单纯依赖于物理理论推导多组分晶体构型能而导致的预测计算不准确及不高效问题。本发明提出了以团簇扩展方法计算多组分晶体的构型能，通过将多体相互作用形成的团簇函数即相关函数作为输入特征值，然后利用机器学习算法进行模型训练和预测，获得多组分晶体构型能。相比于传统的严格依赖于物理理论推导的计算方法，本发明方法预测计算结果更加准确、高效，可推广到计算多组分晶体的其他标量属性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 组分 晶体 构型 预测 方法 | ||
【主权项】：
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