本发明公开了一种分子铁电体铁电‑顺电相变温度的机器学习预测方法，从文献中收集分子铁电体的化学式及其铁电‑顺电相变温度的实验值；利用文献、第一性原理计算、拓扑结构进行计算，获得用于描述样本特征的特征参数；快速降低特征的维度，再结合子集搜索策略嵌入学习器，获得最佳特征的子集；以铁电‑顺电相变温度为目标变量，以最佳特征为自变量，利用支持向量机回归算法，建立分子铁电体铁电‑顺电相变温度的定量预测模型；收集新的分子铁电体样本，获得新样本的特征参数，根据定量预测模型，预测新的分子铁电体样本的铁电‑顺电相变温度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建预报模型具有简便快捷、低成本、无污染、可解释优点。
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“分子铁电体铁电-顺电相变温度的机器学习预测方法” 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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