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基于分子指纹及机器学习回归模型的有机光伏材料效率预测
被引量：
3
1
作者
郑玉杰
梁鑫斌
+4 位作者
张起
孙文博
施童超
杜鹃
孙宽
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期207-212,共6页
有机太阳能电池(OPV)的发展依赖于新型高效OPV材料的开发。近几年来,为解决传统有机太阳电池材料开发模式低效的问题,机器学习辅助OPV材料开发的新模式得到了广泛的关注。本工作提出一种结合分子指纹和机器学习回归模型的新方法,实现了...
有机太阳能电池(OPV)的发展依赖于新型高效OPV材料的开发。近几年来,为解决传统有机太阳电池材料开发模式低效的问题,机器学习辅助OPV材料开发的新模式得到了广泛的关注。本工作提出一种结合分子指纹和机器学习回归模型的新方法,实现了OPV给体材料光电转换效率的快速预测。基于从文献中收集的给体材料数据库,系统地比较了不同分子指纹作为各种机器学习模型输入的预测精度。结果表明,Morgan分子指纹与随机森林模型的组合在决定系数指标下性能最优,而Hybridization分子指纹与支持向量机模型的组合在平均绝对误差指标下性能最优。同时,各模型的预测精度随着分子指纹的位数增加而提高。该方法可广泛用于新设计的OPV材料的快速初筛,从而提升新型OPV材料的研发速度,促进高性能OPV的快速发展。
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关键词
有机太阳能电池
给体材料
光电转换效率预测
机器学习
分子指纹
回归模型
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职称材料
题名
基于分子指纹及机器学习回归模型的有机光伏材料效率预测
被引量：
3
1
作者
郑玉杰
梁鑫斌
张起
孙文博
施童超
杜鹃
孙宽
机构
重庆大学能源与动力工程
学院
中国科学院上海光学精细机械研究所高场激光物理国家重点实验室
中国科学院
大学材料
科学
与光电子工程中心
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期207-212,共6页
基金
国家自然科学基金(62074022,12004057)
重庆市自然科学基金(cstc2018jszx-cyzd0603)
+2 种基金
重庆市“留学人员创业创新支持计划”(cx2017034)
中央高校基本科研业务费(2020CDJQY-A055)
低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室开放基金(LLEUTS-2020008)。
文摘
有机太阳能电池(OPV)的发展依赖于新型高效OPV材料的开发。近几年来,为解决传统有机太阳电池材料开发模式低效的问题,机器学习辅助OPV材料开发的新模式得到了广泛的关注。本工作提出一种结合分子指纹和机器学习回归模型的新方法,实现了OPV给体材料光电转换效率的快速预测。基于从文献中收集的给体材料数据库,系统地比较了不同分子指纹作为各种机器学习模型输入的预测精度。结果表明,Morgan分子指纹与随机森林模型的组合在决定系数指标下性能最优,而Hybridization分子指纹与支持向量机模型的组合在平均绝对误差指标下性能最优。同时,各模型的预测精度随着分子指纹的位数增加而提高。该方法可广泛用于新设计的OPV材料的快速初筛,从而提升新型OPV材料的研发速度,促进高性能OPV的快速发展。
关键词
有机太阳能电池
给体材料
光电转换效率预测
机器学习
分子指纹
回归模型
Keywords
organic photovoltaics
donor material
power conversion efficiency prediction
machine learning
molecular fingerprint
regression model
分类号
TB303 [一般工业技术—材料科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分子指纹及机器学习回归模型的有机光伏材料效率预测
郑玉杰
梁鑫斌
张起
孙文博
施童超
杜鹃
孙宽
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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