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题名数据与模型驱动的钙钛矿材料智能计算框架
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作者
程晋荣
何鹏飞
李艺欣
雷咏梅
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机构
上海大学材料科学与工程学院
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《中国材料进展》
北大核心
2025年第4期309-318,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52472133,91427304)
上海市自然科学基金原创探索项目(22ZR1481100)
+1 种基金
水声对抗技术重点实验室开放基金资助项目(JCKY2024207CH12)
中国博士后科学基金资助项目(2024M751931)。
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文摘
钙钛矿材料因其复杂的化学成分、多样的晶体结构和丰富的物理特性,成为现代材料科学研究热点之一。结合模型驱动方法和数据驱动方法,构建特征工程融合主动学习的材料智能计算框架,提高模型精度和系统性能。通过数据布局和动态调度协同优化,提出针对材料特征的确定独立筛选和稀疏算子(SISSO)并行计算方法,缓解SISSO算法在建立特征工程模型时面临的精度较低与计算成本较高的问题,降低数据质量对模型的影响。构建面向材料数据的主动学习方法,以处理材料数据标记的复杂性,剔除噪声数据。
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关键词
sisso算法
智能计算
主动学习
钙钛矿材料
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Keywords
sisso algorithm
intelligent computing
active learning
perovskite materials
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分类号
TQ174.1
[化学工程—陶瓷工业]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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