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基于小样本数据的晶体合成工艺智能推荐研究
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作者 朱冬 杨小渝 +5 位作者 唐述杰 朱锋锋 孔潇 郭艳峰 李兵 秦志鹏 《数据与计算发展前沿(中英文)》 2026年第1期219-231,共13页
【背景】晶体合成是制备新材料的关键环节,但工艺条件复杂多变,实验数据稀缺,工艺确定困难。【问题】如何基于有限的“结构-工艺”数据实现晶体合成工艺的智能生成与可行性评估,是当前亟待解决的问题。【方法】本文基于晶体结构理解增... 【背景】晶体合成是制备新材料的关键环节,但工艺条件复杂多变,实验数据稀缺,工艺确定困难。【问题】如何基于有限的“结构-工艺”数据实现晶体合成工艺的智能生成与可行性评估,是当前亟待解决的问题。【方法】本文基于晶体结构理解增强模型CrysBert,构建了适用于小样本的结构-工艺可行性判别模型;基于晶体结构生成模型CrysGPT,构建了晶体合成工艺生成模型;通过CrysBert和CrysGPT的协同,实现晶体工艺的自动生成与筛选。【结果】基于162条小样本数据训练,工艺判别模型准确率达到0.90,明显优于传统方法;工艺生成模型推荐的候选工艺,经判别模型评价,可行工艺比例达到60.7%,与领域专家推荐工艺的成功率(62.3%)接近。【结论】本研究验证了通过CrysBert和CrysGPT的协同,可为晶体合成工艺的智能设计提供新途径。 展开更多
关键词 crysbert CrysGPT 工艺智能推荐 小样本数据 晶体工艺设计
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