已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Growth and characterization of Bi4Ge3O12 single crystals

梯度升压 随机森林 超参数优化 集成学习 Boosting(机器学习) 计算机科学 均方误差 超参数 支持向量机 人工智能 高斯过程 高斯分布 机器学习 算法 数学 统计 物理 量子力学
作者
G. Gévay
出处
期刊:Progress in Crystal Growth and Characterization [Elsevier]
卷期号:15 (3-4): 145-186 被引量:41
标识
DOI:10.1016/0146-3535(87)90010-4
摘要

Bismuth-based semiconductors have many applications in energy and environmental fields. Considering that the energy band gap (Ebg) control engineering is crucial for the structure–activity relationship, this paper constructs the mapping relationship between density of states (DOS) and energy band gap based on artificial intelligence machine learning (ML) algorithm. Common single ML models, including linear regression, support vector machine, k-nearest neighbor and gaussian processes regression, as well as ensemble algorithms such as random forest regression and gradient boosting machine, are specifically invoked. The results show that the random forest model, which belongs to ensemble algorithm, is superior to the single algorithm for the prediction performance and stability of the test set. And after the random search and grid search combined hyperparameter tuning operation, the average root mean square error (RMSE) is reduced from 0.340 to 0.281. This paper provides a new idea for material selection and experimental design of bismuth-based semiconductors.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
满意的迎南完成签到 ,获得积分10
刚刚
大模型应助程院采纳,获得10
刚刚
2秒前
悦耳的子默完成签到 ,获得积分10
7秒前
ye先生发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Ava应助psj采纳,获得10
8秒前
10秒前
李爱国应助毕节采纳,获得10
13秒前
hhhhhhh完成签到 ,获得积分10
13秒前
情怀应助bioinformation采纳,获得10
14秒前
14秒前
传奇3应助彭彭采纳,获得10
15秒前
英姑应助HHHH采纳,获得10
17秒前
eason发布了新的文献求助10
17秒前
founder完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
TS发布了新的文献求助10
19秒前
傲娇的如霜完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
20秒前
ding应助End采纳,获得10
21秒前
凌寒关注了科研通微信公众号
22秒前
psj发布了新的文献求助10
23秒前
pgjwl完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
悦耳大树发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
脑洞疼应助yujie采纳,获得10
27秒前
27秒前
founder发布了新的文献求助40
27秒前
27秒前
29秒前
Koma发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
33秒前
gsj发布了新的文献求助10
33秒前
我们发布了新的文献求助10
34秒前
35秒前
坚定的跳跳糖完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
Evolution 3rd edition 1500
保险藏宝图 1000
Lire en communiste 1000
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 700
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 700
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3183347
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2833463
关于积分的说明 7994431
捐赠科研通 2495569
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1331641
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 636371
邀请新用户注册赠送积分活动 603534