A Fourier-transformed feature engineering design for predicting ternary perovskite properties by coupling a two-dimensional convolutional neural network with a support vector machine (Conv2D-SVM)

Par Conseil national de recherches du Canada

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DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1088/2053-1591/acb683
AuteurRechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0003-2878-3484; Rechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-2240-9099; Rechercher : 1
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Technologies numériques
Bailleur de fondsRechercher : National Research Council Canada; Rechercher : Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
FormatTexte, Article
Sujetperovskite; Fourier transformation; convolutional neural network; support vector machine; energy bandgap
Résumé
Date de publication
Maison d’éditionIOP Publishing
Licence
Dans
Données connexes
Langueanglais
Sous presseOui
Publications évaluées par des pairsOui
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Identificateur de l’enregistrement61575103-bb21-4cb2-b18a-c7a2d41a5adf
Enregistrement créé2023-01-31
Enregistrement modifié2023-03-16
Date de modification :