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
jungle完成签到 ,获得积分10
1秒前
仔仔在完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
香蕉觅云应助ziying采纳,获得10
3秒前
66完成签到 ,获得积分10
3秒前
思源应助malistm采纳,获得20
4秒前
5秒前
6秒前
会发芽完成签到 ,获得积分10
8秒前
xyzlancet完成签到,获得积分10
9秒前
大麦迪发布了新的文献求助10
10秒前
cquank发布了新的文献求助10
12秒前
关中人完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
米里迷路完成签到 ,获得积分10
16秒前
灵巧的以亦完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
鱼儿忆流年完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
ziyue发布了新的文献求助10
19秒前
舒适的晓旋完成签到,获得积分10
19秒前
公子扶腰完成签到,获得积分10
21秒前
失眠的香蕉完成签到 ,获得积分10
21秒前
21秒前
22秒前
棒棒完成签到 ,获得积分10
23秒前
wz发布了新的文献求助10
24秒前
西洲完成签到 ,获得积分10
26秒前
ziyue完成签到,获得积分10
27秒前
malistm发布了新的文献求助20
27秒前
暴龙战士图图完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
32秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
34秒前
37秒前
duanqianqian完成签到,获得积分10
38秒前
LIVE完成签到,获得积分10
39秒前
儒雅涵易完成签到 ,获得积分10
41秒前
43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 3183772
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2833823
关于积分的说明 7995640
捐赠科研通 2496089
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1331890
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 636455
邀请新用户注册赠送积分活动 603625