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基于人工智能的描述符预测合金催化材料形成能
被引量：
2
1
作者
李健聪
王泰然
+3 位作者
舒武
胡素磊
欧阳润海
李微雪
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期844-851,共8页
合金材料因其丰富可调的几何结构和电子性质,在催化和材料科学领域得到了广泛的应用.其中合金形成能作为一个重要的物理量,对合金材料的形成和催化活性有重要影响.近年来,随着人工智能和数据库的发展,利用机器学习的方法研究和设计新的...
合金材料因其丰富可调的几何结构和电子性质,在催化和材料科学领域得到了广泛的应用.其中合金形成能作为一个重要的物理量,对合金材料的形成和催化活性有重要影响.近年来,随着人工智能和数据库的发展,利用机器学习的方法研究和设计新的材料成为新的研究焦点.基于此,通过人工智能的多任务压缩感知算法,结合AB2合金形成能数据库展开了合金形成能描述符和预测研究.首先建立了相应合金形成能的通用描述符,并展开了特征敏感性分析,揭示出合金材料组分的电子性质和几何性质的影响及其相互依赖关系.研究结果显示,该描述符的预测误差低于8.10 kJ·mol^(-1),具有清晰的物理可阐述性,并预测了大量未知合金材料的形成能.
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关键词
合金形成能
数据库
机器学习
描述符
敏感性分析
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职称材料
题名
基于人工智能的描述符预测合金催化材料形成能
被引量：
2
1
作者
李健聪
王泰然
舒武
胡素磊
欧阳润海
李微雪
机构
中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心
中国科学技术大学化学与材料科学学院化学物理系
上海大学材料基因组工程研究院
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期844-851,共8页
基金
科技部重点研发计划(2018YFA0208603)
中国科学院前沿重点项目(QYZDJ-SSW-SLH054)
国家自然科学基金重点项目(91645202,91945302)资助.
文摘
合金材料因其丰富可调的几何结构和电子性质,在催化和材料科学领域得到了广泛的应用.其中合金形成能作为一个重要的物理量,对合金材料的形成和催化活性有重要影响.近年来,随着人工智能和数据库的发展,利用机器学习的方法研究和设计新的材料成为新的研究焦点.基于此,通过人工智能的多任务压缩感知算法,结合AB2合金形成能数据库展开了合金形成能描述符和预测研究.首先建立了相应合金形成能的通用描述符,并展开了特征敏感性分析,揭示出合金材料组分的电子性质和几何性质的影响及其相互依赖关系.研究结果显示,该描述符的预测误差低于8.10 kJ·mol^(-1),具有清晰的物理可阐述性,并预测了大量未知合金材料的形成能.
关键词
合金形成能
数据库
机器学习
描述符
敏感性分析
Keywords
alloy formation energy
database
machine learning
descriptor
sensitivity analysis
分类号
O642 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能的描述符预测合金催化材料形成能
李健聪
王泰然
舒武
胡素磊
欧阳润海
李微雪
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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