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在这项工作中,电池作者以材料形成焓为例,研究迁移学习(transferlearning)和多精度机器学习(multifidelitylearning)对于校正材料形成焓预测的效果。如图三a所示,领域作者比较机器学习校正的形成焓与MP数据库中的形成焓,对于计算材料之间的相对形成焓的误差。
与MP数据库提供的形成焓预测值相比(基于PBE泛函的线性修正),全球本文中的最优模型可降低大约40%误差。【成果简介】为了克服这一问题,专利美国麻省理工学院材料科学与工程系JeffreyGrossman课题组提出使用机器学习方法来校正密度泛函理论(DFT)的计算数据。对于元素周期表右侧的非金属元素而言,监控右上角的元素往往使DFT低估材料的形成焓,而左下角的元素往往使DFT高估材料的形成焓。
本文主要使用三种模型来实现迁移学习与多精度机器学习:报告随机森林(RF),ROOST和CGCNN。首先,燃料作者需要验证,更精确的形成焓预测是否能够更准确地判断材料的相对稳定性。
随机森林是基于材料描述符的经典机器学习方法,电池ROOST是基于材料的成分的深度学习方法,而CGCNN是基于材料成分与结构的深度学习方法。
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