本發明公開了一種基于機器學習和團簇模型的鈣鈦礦帶隙預測方法,包括以下步驟:S1,確定鈣鈦礦團簇模型并對團簇模型的結構進行優化;S2,根據團簇模型結構的優化結果,選定一系列團簇模型的本征結構參數構建一定數量的模型的數據庫作為機器學習的訓練數據庫;S3,使用自相關性熱度圖和xgboost自帶的特征重要性排序對構建的數據庫進行篩分得到最終的機器學習訓練數據庫;S4,利用得到的機器學習訓練數據庫對機器學習模型進行訓練并對帶隙進行預測。本發明提供的基于機器學習和團簇模型的鈣鈦礦帶隙預測方法,具有計算速度快、精度高、電子結構分析方便的特點。
聲明:
“基于機器學習和團簇模型的鈣鈦礦帶隙預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)