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基于机器学习的BiFeO3-PbTiO3-BaTiO3固溶体居里温度预测
文献摘要：
钙钛矿(ABO3)型压电陶瓷的发展已有几十年历史,现存有大量数据,从这些数据中寻找出材料结构与性能之间的关系很有意义.本工作收集了BiFeO3-PbTiO3-BaTiO3钙钛矿型压电陶瓷居里温度(Tc)实验数据,通过机器学习,构建钙钛矿型压电陶瓷Tc的预测模型.热力学角度,Tc与约合质量符合二次多项式关系,但偏差较大.选择元素信息、物理量、空间群编号等基础描述符,利用基于压缩感知原理的SISSO(Sure Independence Screening and Sparsifying Operator)方法进行机器学习,找出了Tc与成分之间的相关性.比较不同描述符在不同维度上的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error),发现描述符越多、越基础,维数越大、RMSE越小.同时比较相同个数描述符在同一维度下的RMSE,用约合质量、A位和B位的离子半径比、A位和B位的未填充电子数比和Ba、Pb、Bi的元素含量等六个描述符构建出最优的四维模型,其RMSE为0.59℃,最大绝对误差(MaxAE)为1.38℃,外部测试的平均相对误差MRE(Mean Relative Error)为1.00％.结果表明,利用SISSO可以进行有限样本钙钛矿型压电陶瓷Tc的机器学习预测.
文献关键词：
钙钛矿型压电陶瓷;机器学习;居里温度;SISSO
中图分类号：
作者姓名：
焦志翔;贾帆豪;王永晨;陈建国;任伟;程晋荣
作者机构：
上海大学 材料科学与工程学院, 上海 200444;上海大学 物理系, 量子与分子结构国际中心, 上海 200444
文献出处：
引用格式：
[1]焦志翔;贾帆豪;王永晨;陈建国;任伟;程晋荣-.基于机器学习的BiFeO3-PbTiO3-BaTiO3固溶体居里温度预测)[J].无机材料学报,2022(12):1321-1328
A类：
钙钛矿型压电陶瓷,SISSO,Sparsifying,MaxAE
B类：
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AB值：
0.29829
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