【摘 要】
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针对快速获取钙钛矿材料带隙值的问题，建立特征融合神经网络模型（CGCrabNet），利用迁移学习策略对钙钛矿材料的带隙进行预测。CGCrabNet从材料的化学方程式和晶体结构两方面提取特征，并拟合特征和带隙之间的映射，是一个端到端的神经网络模型。在开放量子材料数据库中数据（OQMD数据集）预训练的基础上，通过仅175条钙钛矿材料数据对CGCrabNet参数进行微调，以提高模型的稳健性。数值实验结果
【基金项目】
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湖南省自然科学基金（批准号：2023JJ30567，2021JJ30650）资助的课题；
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针对快速获取钙钛矿材料带隙值的问题，建立特征融合神经网络模型（CGCrabNet），利用迁移学习策略对钙钛矿材料的带隙进行预测。CGCrabNet从材料的化学方程式和晶体结构两方面提取特征，并拟合特征和带隙之间的映射，是一个端到端的神经网络模型。在开放量子材料数据库中数据（OQMD数据集）预训练的基础上，通过仅175条钙钛矿材料数据对CGCrabNet参数进行微调，以提高模型的稳健性。数值实验结果表明，CGCrabNet在OQMD数据集上对带隙的预测误差比基于注意力的成分限制网络（CrabNet）降低0.014eV；本文建立的模型对钙钛矿材料预测的平均绝对误差为0.374eV，分别比随机森林回归、支持向量机回归和梯度提升回归的预测误差降低了0.304eV、0.441eV和0.194eV；另外，模型预测的SrHfO3和RbPaO3等钙钛矿材料的带隙与第一性原理计算的带隙相差小于0.05eV，这说明CGCrabNet可以快速准确地预测钙钛矿材料的性质，加速新材料的研发过程。
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