基于模型融合的超导体数据集应用

吴晗; 何丽丽

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超导性自一个多世纪前被发现以来,一直是大量研究工作的重点。传统发现新材料的方法,如经验试错法和基于密度泛函理论(DFT)的方法,由于开发周期长、效率低、成本高,已经不能跟上当今材料科学的发展。因此,机器学习由于其计算成本低、开发周期短,加上强大的数据处理能力和高预测性能,正在材料检测、材料分析和材料设计中广泛应用。我们使用SuperCon数据库中的超导体来构造元素向量,然后对它们的临界温度(Tc)进行建模。首先根据材料的Tc值将其分为20K以上和20K以下两类,并训练预测该标签的分类模型。展现了很强的预测能力,样本外准确度约为94%,均方根误差为±8.84805931660591K。

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来源
《中国科技信息》 |2022年第9期|99-101|共3页
作者
吴晗; 何丽丽;
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作者单位

佳木斯大学信息电子技术学院;

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
机器学习; 模型融合; 数据处理能力; 计算成本; 材料检测; 超导性; 均方根误差; 分类模型;

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