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公开(公告)号：CN112116091A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010859424.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习快速预测有机无机杂化钙钛矿带隙的在线预报方法，包括建立样本集、生成描述符、划分训练集和测试集、选出建模的最优特征子集、构建快速预报模型、预报测试集样本的带隙、开发完成在线预报应用程序，并实现快速预测有机无机杂化钙钛矿带隙数值。本发明通过来源于数据库中的样本数据，建立了高效快捷的预报模型，开发了快速预报有机无机杂化钙钛矿的在线预报应用程序，可通过网址和手机微信二维码进行访问使用，具有简单便捷、成本低廉、绿色环保的优点。使用本发明中的应用程序在线预报有机无机杂化钙钛矿的带隙，能帮助实验研究人员避免实验“试错法”的盲目性，节约实验时间和成本，提高材料研发效率。
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公开(公告)号：CN112116091B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010859424.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 上海大学 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习快速预测有机无机杂化钙钛矿带隙的在线预报方法，包括建立样本集、生成描述符、划分训练集和测试集、选出建模的最优特征子集、构建快速预报模型、预报测试集样本的带隙、开发完成在线预报应用程序，并实现快速预测有机无机杂化钙钛矿带隙数值。本发明通过来源于数据库中的样本数据，建立了高效快捷的预报模型，开发了快速预报有机无机杂化钙钛矿的在线预报应用程序，可通过网址和手机微信二维码进行访问使用，具有简单便捷、成本低廉、绿色环保的优点。使用本发明中的应用程序在线预报有机无机杂化钙钛矿的带隙，能帮助实验研究人员避免实验“试错法”的盲目性，节约实验时间和成本，提高材料研发效率。
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公开(公告)号：CN110459273B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201910416225.8
申请日：2019-05-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于第一性原理的快速预报染料敏化太阳能电池总光电转化效率方法，包括以下步骤：收集不同染料敏化太阳能电池中染料敏化剂、吸收光谱、短路电流密度、开路电压及总光电转化效率；然后对染料敏化剂的结构进行优化；计算染料敏化剂的吸收光谱和最大吸收波长，选出最佳方法；然后使用吸收光谱和最大吸收波长，求得短路电流密度的校正系数；再求出开路电压的理论计算值，求得开路电压的校正系数；再对敏化剂进行结构修饰，设计染料敏化剂分子，计算得到它们的理论短路电流密度和开路电压，最后计算得到总光电转化效率。本发明基于可靠的文献数据和理论计算方法，具有简便快捷、低成本、无需合成染料敏化剂、不污染环境等优点。
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公开(公告)号：CN111091878A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911079875.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速预测钙钛矿介电常数的方法。它包括以下步骤：从文献中查找溶胶凝胶法合成的ABO3型无机钙钛矿材料的化学式、介电常数实验数值、煅烧温度和煅烧时间，作为数据集样本。利用数据挖掘平台OCPMDM，根据化学式生成对应的描述符，并在描述符生成过程中，对缺损数值的样本进行删除处理。数据集样本随机划分为训练集和测试集。以介电常数对数值为目标变量，生成的原子参数等描述符为自变量；用遗传算法结合支持向量机留一法，对训练集进行自变量筛选，选出建模的最优自变量子集并建立钙钛矿介电常数的快速预报模型，进行参数优化和留一法交叉验证。根据建立的钙钛矿介电常数的快速预报模型和待检测的钙钛矿化学式，快速预报待检测钙钛矿的介电常数。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建钙钛矿介电常数的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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公开(公告)号：CN110459273A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910416225.8
申请日：2019-05-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于第一性原理的快速预报染料敏化太阳能电池总光电转化效率方法，包括以下步骤：收集不同染料敏化太阳能电池中染料敏化剂、吸收光谱、短路电流密度、开路电压及总光电转化效率；然后对染料敏化剂的结构进行优化；计算染料敏化剂的吸收光谱和最大吸收波长，选出最佳方法；然后使用吸收光谱和最大吸收波长，求得短路电流密度的校正系数；再求出开路电压的理论计算值，求得开路电压的校正系数；再对敏化剂进行结构修饰，设计染料敏化剂分子，计算得到它们的理论短路电流密度和开路电压，最后计算得到总光电转化效率。本发明基于可靠的文献数据和理论计算方法，具有简便快捷、低成本、无需合成染料敏化剂、不污染环境等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118862652A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410884901.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于主动渐进搜索的高熵合金逆向设计方法、装置及存储介质。该方法获取高熵合金的化学式和硬度实验值后，进而获取相应的特征参数；对特征参数进行降噪处理并利用遗传算法获取最佳特征集；以硬度实验值为目标变量、最佳特征集为自变量，并利用支持向量回归算法构建并训练高熵合金硬度预测模型；基于预先设定的硬度目标值和训练好的高熵合金硬度预测模型，利用主动渐进搜索方法逆向设计与硬度目标值匹配的高熵合金组成。与现有技术相比，本发明具有简单高效、环保、低成本、可扩展等优点。
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公开(公告)号：CN111058061A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911028648.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 上海大学 , 福建省南平铝业股份有限公司
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明涉及一种提高工业铝电解生产电流效率的方法。本方法包括以下步骤：1）电流效率是单位时间电解产出铝的质量与按法拉第定律计算的理论产出量之比，需要收集若干相同类型电解槽的电流效率数据；2）收集电解槽的工艺技术条件；3）以工艺技术条件为自变量，以电解槽的电流效率为目标变量，采用统计模式识别方法建立工业铝电解生产电流效率的预报模型；4）利用上述所建模型预报待生产的电解槽电流效率，达到提高工业铝电解生产电流效率的目的。本方法简单、快捷，仅需一人即可完成，不需中试，不干扰生产，不更换设备，投入少见效快。
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公开(公告)号：CN109473147A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811166312.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速预测高分子禁带宽度的方法，基于第一性原理结合支持向量机，包括以下步骤：从文献中查找高分子的结构和禁带宽度的实验值；用不同的第一性原理方法进行禁带宽度计算，选出最优方法；从文献中查找重复单元由4个模块高分子结构并优化；计算4模块高分子的禁带宽度；用Dragon软件生成描述符，将数据分为建模集和测试集；用最大相关最小冗余算法进行变量筛选，并用支持向量机建立模型；根据建立的模型快速预报待检测高分子的禁带宽度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建高分子禁带宽度的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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公开(公告)号：CN115410654A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211017972.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 上海大学
IPC: G16C10/00 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06N20/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种分子铁电体铁电‑顺电相变温度的机器学习预测方法，从文献中收集分子铁电体的化学式及其铁电‑顺电相变温度的实验值；利用文献、第一性原理计算、拓扑结构进行计算，获得用于描述样本特征的特征参数；快速降低特征的维度，再结合子集搜索策略嵌入学习器，获得最佳特征的子集；以铁电‑顺电相变温度为目标变量，以最佳特征为自变量，利用支持向量机回归算法，建立分子铁电体铁电‑顺电相变温度的定量预测模型；收集新的分子铁电体样本，获得新样本的特征参数，根据定量预测模型，预测新的分子铁电体样本的铁电‑顺电相变温度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建预报模型具有简便快捷、低成本、无污染、可解释优点。
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公开(公告)号：CN109473147B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201811166312.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速预测高分子禁带宽度的方法，基于第一性原理结合支持向量机，包括以下步骤：从文献中查找高分子的结构和禁带宽度的实验值；用不同的第一性原理方法进行禁带宽度计算，选出最优方法；从文献中查找重复单元由4个模块高分子结构并优化；计算4模块高分子的禁带宽度；用Dragon软件生成描述符，将数据分为建模集和测试集；用最大相关最小冗余算法进行变量筛选，并用支持向量机建立模型；根据建立的模型快速预报待检测高分子的禁带宽度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建高分子禁带宽度的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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