本发明提供了一种
钙钛矿电池修饰材料的选择方法。该方法包括：获取现有
钙钛矿电池采用的修饰材料信息、钙钛矿前驱体特征、修饰材料优化前后的器件性能参数，建立初始数据特征集；对初始数据特征集进行降维处理，得到重要特征数据集；利用重要特征数据集对不同的机器学习算法模型进行训练和测试，选取优化的机器学习算法模型；利用优化模型筛选重要特征数据集中的关键特征，建立关键特征与钙钛矿电池的最终器件性能之间的映射模型；根据映射模型预测出的高效率钙钛矿电池器件性能选择出相应高效的修饰材料。本发明能够量化修饰材料的各个特征对钙钛矿电池输出性能的影响，有效地根据需要实现的高效率钙钛矿电池器件性能来选择高效的修饰材料。
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“钙钛矿电池修饰材料的选择方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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