基本信息:
- 专利标题： 一种机器学习辅助优化梯度二氧化钛纳米管微图案的方法
- 申请号：CN202011375085.3 申请日：2020-11-30
- 公开(公告)号：CN112634999B 公开(公告)日：2024-03-26
- 发明人： 王斯 , 黄巧玲 , 沈子傲
- 申请人： 厦门大学
- 申请人地址： 福建省厦门市思明区思明南路422号
- 专利权人： 厦门大学
- 当前专利权人： 厦门大学
- 当前专利权人地址： 福建省厦门市思明区思明南路422号
- 代理机构： 厦门南强之路专利事务所
- 代理人： 马应森
- 主分类号： G16C60/00
- IPC分类号： G16C60/00 ; C25D11/26 ; G06N3/09 ; G06N20/00 ; G06N20/10
摘要：
一种机器学习辅助优化梯度二氧化钛纳米管微图案的方法，涉及梯度TiO2纳米管微图案制备。1)设定相关实验条件制备TiO2纳米管微图案并进行表征，获取实验数据；2)所得实验数据预处理及机器学习建模；3)机器学习模型进行预测并推荐优化实验方案；4)实验验证预测结果，并补充数据，迭代步骤1)～4)。能自动化的实现扩充样本数据、自我学习、自动训练出满足预设精度的模型；自动构建预测材料“参数‑结构‑性质”主动学习框架，实现材料智能生成和材料逆向设计。能在较少的实验条件下寻得氟化铵/水/丙三醇体系下利用双极氧化法一步制备得到的最大梯度范围的TiO2纳米管微图案样品及其实验条件。操作简单方便、操作耗时短。
公开/授权文献:
- CN112634999A 一种机器学习辅助优化梯度二氧化钛纳米管微图案的方法 公开/授权日：2021-04-09
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G16 | 特别适用于特定应用领域的信息通信技术 |
| ----G16C | 计算化学；化学信息学；计算材料科学 |
| ------G16C60/00 | 计算机材料科学，即专门用于研究与其设计、合成、加工、表征或利用相关的材料或现象的物理或化学特性的ICT |