【摘 要】
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有效预测锰系钙钛矿型氧化物的奈尔温度(T_N)有助于该材料的理性设计。在本文中,支持向量回归(SVR)用于关联T_N与锰系钙钛矿型氧化物主要原子参数之间的关系。最大相关最小冗
【机 构】
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上海大学理学院; 上海大学材料科学与工程学院; 上海大学基因组研究院;
【基金项目】
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国家重点研发课题"材料大数据挖掘和分析技术"(No.2016YFB0700504);上海市科委重点项目“大数据挖掘和云计算技术在氟化工生产过程中的应用”(No.15dz1180700)
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有效预测锰系钙钛矿型氧化物的奈尔温度(T_N)有助于该材料的理性设计。在本文中,支持向量回归(SVR)用于关联T_N与锰系钙钛矿型氧化物主要原子参数之间的关系。最大相关最小冗余(mRMR)用于选择建模中的主要描述符,特征变量选择表明包括分子质量(M),A-位离子半径(R_a),A-位离子电负性(E_a)在内的三个描述符对模型建立非常重要。留一法交叉验证(LOOCV)用于核函数的选择和参数优化。用基于径向基核函数的支持向量回归算法,构建了T_N与上述三个描述符之间的非线性关系。LOOCV和外部验证测试的结果表明,构建的模型具有很强的泛化能力,平均相对误差(MRE)分别为8.0%和16.4%。因此,SVR模型是预测锰系钙钛矿型氧化物T_N的有前景的工具。
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