【摘 要】
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目前,材料的费米能级和禁带宽度通常采用实验的方法获得。超导体临界温度没有公认的理论确定方法,通常是根据已有的经验对其进行“试错”实验研究,从而发现新的超导材料。但是不论是获得费米能级和禁带宽度的实验方法还是发现超导体的经验方法,均需要耗费大量的人力物力财力。因此,探寻新的方法来获得材料的性质迫在眉睫。随着材料越来越多的被发现,其数据也越来越多,机器学习和神经网络具有对大数据的自适应处理能力,为得到
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目前,材料的费米能级和禁带宽度通常采用实验的方法获得。超导体临界温度没有公认的理论确定方法,通常是根据已有的经验对其进行“试错”实验研究,从而发现新的超导材料。但是不论是获得费米能级和禁带宽度的实验方法还是发现超导体的经验方法,均需要耗费大量的人力物力财力。因此,探寻新的方法来获得材料的性质迫在眉睫。随着材料越来越多的被发现,其数据也越来越多,机器学习和神经网络具有对大数据的自适应处理能力,为得到材料性质提供了新的思路。本文通过机器学习的方法,对超导材料的识别和超导材料的临界温度及材料的费米能级、禁带宽度预测进行了较为深入的研究,主要研究内容和结论如下:1)针对超导材料识别的问题,本文引入XGBoost分类算法,使用原子频数作为输入,结果表明,真正类率（True Positive Rate,简称TPR）达到98.48%,优于目前我们已知的同类文献;2)针对预测超导材料临界温度的问题,本文引入深度森林模型,使用原子频数作为输入,结果表明,在测试集上判定系数、平均绝对误差、均方根误差分别达到94.4%、4.04 K、7.51 K,3个指标均优于目前我们已知的同类文献;3)针对预测材料费米能级的问题,本文提出一种子网络模型,使用原子频数、最外层电子数、电子亲和力、第一电离能、原子序数、原子半径作为输入,结果表明,在测试集上判定系数、平均绝对误差、均方根误差分别达到98.4%、0.10 eV、0.14 eV,3个指标均优于目前我们已知的同类文献;4)针对预测材料禁带宽度预测的问题,本文引入深度森林模型,使用原子频数作为输入,结果表明,在测试集中判定系数、平均绝对误差、均方根误差分别达到91.7%、0.27 eV、0.45 eV,3个指标均优于目前我们已知的同类文献。
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