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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明公开了基于机器学习的染料敏化剂分子光伏性能预测方法及系统，属于染料敏化剂性能预测技术领域。本发明通过采用量化计算和机器学习相结合的方法，实现自主学习和识别特征变量与目标变量之间的相关性和规律性，建立染料敏化剂分子结构与其光伏性能之间的联系。在给定染料敏化剂分子相关参数的情况下，能够准确、快速预测染料敏化剂分子平均光捕获效率和短路电流密度，从而降低实验试错以及理论计算的成本，提高新型染料敏化剂分子的研发效率。
主权项：1.基于机器学习的染料敏化剂分子光伏性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待预测的染料敏化剂分子的前线分子轨道能量和能量差；将获取的前线分子轨道能量和能量差输入训练好的基于前馈神经网络构建的染料敏化剂分子光伏性能预测模型中，得到待预测的染料敏化剂分子的平均光捕获效率和短路电流密度；其中，前线分子轨道能量和能量差的获取方法包括如下步骤：在Gaussian16软件包中，选用b3lyp泛函和6-31Gd基组，同时通过极化连续模型考虑溶剂效应的影响，对待预测的染料敏化剂分子结构进行优化；从优化得到的结果中提取待预测的染料敏化剂分子的前线分子轨道能量，并计算所述前线分子轨道能量之间的差值。
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权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于机器学习的染料敏化剂分子光伏性能预测方法及系统
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