【摘 要】
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人工智能是以研究计算机算法模拟人类智能的理论和方法,以及开发用来模拟人类智能的技术和现实系统为主要目的的前沿学科,涉及领域广泛。机器学习作为人工智能的重要分支,从
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人工智能是以研究计算机算法模拟人类智能的理论和方法,以及开发用来模拟人类智能的技术和现实系统为主要目的的前沿学科,涉及领域广泛。机器学习作为人工智能的重要分支,从最初的符号学习演变到现在的统计机器学习,从纯理论到现实问题研究,至今已经应用在很多科研和工业领域。分子的吸收能是指分子因吸收光子而发生跃迁时所吸收的能量,反映了分子的电子性质以及内在的结构信息,是重要的激发态光学性质之一。利用对物质分子所产生的吸收能以及吸收强度的了解,可以分析、测定和推断物质的组成和结构等性质,对于太阳能电池光伏材料研究和设计等有重要参考价值。因而如何测量或准确而高效的预测分子的吸收能,尤其是较大分子的激发态性质,十分值得探究。近几十年来,量子化学计算在研究化学各领域问题上已有显著成效。近年来,量子化学计算与机器学习的结合,在提高量子化学计算方法的计算精度和计算效率上,得到了巨大进展。计算分子吸收能最常用量子化学方法之一是含时密度泛函理论(TDDFT),因为其效率高,并且可应用多种分子体系的特点,成为计算分子激发态的上佳选择,但是其计算精度和可应用分子的尺度还有很大的提升空间。本文使用集成学习方法对TDDFT计算的分子吸收能进行了校正建模。本文研究对象是433个有机分子,包括276个芳胺类染料分子。首先使用量子化学(TD)DFT中的B3LYP,分别在三个不同基组STO-3G,6-31G(d),6-311G(d,p)下对分子进行基态的结构与激发态光谱的计算,以获取三个数据集;然后使用SPXY,Kennard-Stone两种方法划分数据;再分别使用Pearson,顺序前向筛选(SFS)和LASSO方法进行特征选择;之后使用单一算法支持向量机(SVM),极限学习机(ELM),广义回归神经网络(GRNN)以及集成学习方法梯度提升决策树(GBDT)和随机森林(RF)进行校正,从中选择预测高精度分子吸收能的稳定、有效模型,从而提高TDDFT的计算精度。通过一系列对比实验,研究预测分子吸收能在使用机器学习方法中的最佳校正模型,即在STO-3G基组下,使用集成算法随机森林RF对量子化学方法(TD)B3LYP的分子吸收能计算结果进行校正,所得效果最佳。该模型把(TD)DFT得到的均方根误差RMSE的0.97eV降低成0.14eV,平均绝对误差MAE从0.71eV校正到0.11eV,且用时最少。RF模型预测其它两个基组的误差也有明显的减小,且所得结果均超过单一机器学习方法,可以看出集成学习算法在本实验中表现优异。由此可见,集成学习与量子化学方法的结合,能够更有效的提高校正模型的预测效果。
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