公开(公告)号：CN117711524A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311759688.7

申请日：2023-12-20

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 林佳 ,  陈正鑫 ,  吴江 ,  胡净皓 ,  刘晓霖 ,  彭麟

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种小数据场景下尖晶石氧化物的可解释带隙预测方法。通过一个拥有上万HSE带隙的SNUMAT数据库结合MP数据库训练机器学习模型，用于修正MP数据库的GGA带隙，并得到一个精度更接近实验的新数据集。再通过阳离子取代法使用0.1的化学系数步长对尖晶石氧化物的A、B位点进行阳离子取代，得到了尖晶石氧化物的化学式集。在CrabNet网络结构上进行调整，使用Crabnet_s模型对得新数据库训练回归模型，用于预测新尖晶石氧化物数据集的带隙。与现有技术相比，本发明克服了尖晶石氧化物可解释学习研究的数据质量差，数据规模小的窘境，并改进了CrabNet的架构，实现高精度预测。