公开(公告)号：CN118098412A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410143555.5

申请日：2024-02-01

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王雅 ,  张桂玲 ,  董禹歧 ,  于红 ,  胡玚玚 ,  尚岩 ,  裴蕾 ,  杨照地

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供了一种双金属原子催化剂性能预测方法、装置及计算机设备，属于电催化技术领域，包括如下步骤：获取双金属原子催化剂的化学数据集；将化学数据集输入Transformer神经网络中，对Transformer神经网络进行训练，得到Transformer神经网络的适应度函数；提取Transformer神经网络中待优化的参数矩阵；使用遗传算法对参数矩阵进行迭代优化，并使用适应度函数对优化后的参数矩阵进行判定，直至得到参数矩阵最优的Transformer神经网络；使用参数矩阵最优的Transformer神经网络对双金属原子催化剂的性能进行预测。本发明能够防止过拟合现象的发生，从而进行准确的预测。