一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011140008.X
IPC分类号：G16C60/00;G16C20/70
申请日期：
2020-10-22
申请人：
哈尔滨理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法
申请号	CN202011140008.X	申请日期	2020-10-22
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-01-12	公开/公告号	CN112216355A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16C60/00	IPC分类号	G;1;6;C;6;0;/;0;0;;;G;1;6;C;2;0;/;7;0查看分类表>
申请人	哈尔滨理工大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨理工大学	当前权利人	哈尔滨理工大学
发明人	王鹏;李述;梅金硕;邹瑞
代理机构	黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司	代理人	杨立超

摘要

一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法，属于材料固有属性计算领域，用以解决传统方法中单纯依赖于物理理论推导多组分晶体构型能而导致的预测计算不准确及不高效问题。本发明提出了以团簇扩展方法计算多组分晶体的构型能，通过将多体相互作用形成的团簇函数即相关函数作为输入特征值，然后利用机器学习算法进行模型训练和预测，获得多组分晶体构型能。相比于传统的严格依赖于物理理论推导的计算方法，本发明方法预测计算结果更加准确、高效，可推广到计算多组分晶体的其他标量属性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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