一种基于机器学习和团簇模型的钙钛矿带隙预测方法

    公开(公告)号:CN112992290B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202110285597.9

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和团簇模型的钙钛矿带隙预测方法,包括以下步骤:S1,确定钙钛矿团簇模型并对团簇模型的结构进行优化;S2,根据团簇模型结构的优化结果,选定一系列团簇模型的本征结构参数构建一定数量的模型的数据库作为机器学习的训练数据库;S3,使用自相关性热度图和xgboost自带的特征重要性排序对构建的数据库进行筛分得到最终的机器学习训练数据库;S4,利用得到的机器学习训练数据库对机器学习模型进行训练并对带隙进行预测。本发明提供的基于机器学习和团簇模型的钙钛矿带隙预测方法,具有计算速度快、精度高、电子结构分析方便的特点。

    一种基于机器学习和团簇模型的钙钛矿带隙预测方法

    公开(公告)号:CN112992290A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110285597.9

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和团簇模型的钙钛矿带隙预测方法,包括以下步骤:S1,确定钙钛矿团簇模型并对团簇模型的结构进行优化;S2,根据团簇模型结构的优化结果,选定一系列团簇模型的本征结构参数构建一定数量的模型的数据库作为机器学习的训练数据库;S3,使用自相关性热度图和xgboost自带的特征重要性排序对构建的数据库进行筛分得到最终的机器学习训练数据库;S4,利用得到的机器学习训练数据库对机器学习模型进行训练并对带隙进行预测。本发明提供的基于机器学习和团簇模型的钙钛矿带隙预测方法,具有计算速度快、精度高、电子结构分析方便的特点。

    一种单原子催化剂生产用搅拌装置

    公开(公告)号:CN213348648U

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202022017813.5

    申请日:2020-09-16

    Abstract: 本实用新型涉及机械技术领域,尤其是一种单原子催化剂生产用搅拌装置,包括左支架、右支架,所述右支架顶部安装有变速装置、电机,所述左支架、右支架之间转动安装有转轴,所述转轴上安装有V型搅拌罐,所述电机的动力轴通过变速装置以及传动链条带动转轴旋转,所述V型搅拌罐的“V”型两端均设置有进料口,所述V型搅拌罐的底部设置有出料口,所述进料口、出料口处均螺纹连接密封盖,所述V型搅拌罐的外壁对称连接有一对振动件,所述振动件的端部连接磁铁块,该单原子催化剂生产用搅拌装置能够周期性阻碍V型搅拌罐的转动,起到了振动的作用,防止V型搅拌罐内壁的催化剂粉末原料堆积,缩短了搅拌时间,提升了搅拌效率。

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