[发明专利]一种基于深度学习的材料自旋霍尔电导预测方法在审
| 申请号： | 202210983952.4 | 申请日： | 2022-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN115410664A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 张栗粽;郑旭;孙明;张明慧;柯威宏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 山东诺诚智汇知识产权代理事务所(普通合伙) 37309 | 代理人： | 金峰 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的材料自旋霍尔电导预测方法，包括以下步骤：S1、采集考虑电子自旋通道耦合作用的材料能带数据，并对所述材料能带数据进行数据扩充和数据处理，得到自旋霍尔电导预测的数据集；S2、将自旋霍尔电导预测的数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3、构建深度神经网络模型；S4、通过训练集对深度神经网络模型进行训练，得到训练好的深度神经网络模型；S5、将测试集输入训练好的深度神经网络模型，输出得到材料自旋霍尔电导预测结果。本发明采用的数据集的数据量充分，得到的预测结果与真实结果较为接近，预测速度较快，占用计算资源少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 材料 自旋 霍尔 电导 预测 方法 | ||
【主权项】：
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