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基于集成学习的有机太阳能电池光电转化效率预测模型研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 引言第9-14页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 太阳能电池与光电转化效率第10-11页
        1.2.1 太阳能电池第10-11页
        1.2.2 光电转化效率第11页
    1.3 国内外研究现状第11-12页
    1.4 研究内容与意义第12-14页
第二章 量子化学计算方法与基组第14-17页
    2.1 量子化学计算方法第14-15页
        2.1.1 密度泛函理论(DFT)第14页
        2.1.2 含时密度泛函理论(TDDFT)方法第14-15页
    2.2 基组第15-17页
        2.2.1 STO-NG基组第15页
        2.2.2 分裂价键基组第15-17页
第三章 基于集成学习的有机太阳能电池光电转化效率预测模型第17-26页
    3.1 建立数据库第17-18页
        3.1.1 染料敏化有机太阳能电池数据库第17-18页
        3.1.2 有机光伏太阳能电池数据库第18页
    3.2 量子化学计算方法的选择第18页
    3.3 划分数据集第18-21页
    3.4 机器学习算法的选择第21-24页
        3.4.1 GBDT第21页
        3.4.2 RF第21页
        3.4.3 SVM-KNN-WMA第21-23页
        3.4.4 K-Means第23页
        3.4.5 L-SVM与L-SVM-KNN-WMA第23-24页
    3.5 预测模型设计与实现第24页
    3.6 模型验证准则第24-26页
第四章 实验结果与讨论第26-36页
    4.1 基于全局集成预测模型实验结果与讨论第26-28页
    4.2 基于局部集成预测模型实验结果与讨论第28-36页
第五章 总结与展望第36-38页
    5.1 总结第36页
    5.2 展望第36-38页
参考文献第38-45页
附录第45-72页
致谢第72-73页
在学期间公开发表论文及著作情况第73页

 
 
论文编号BS4542227,这篇论文共73
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