您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
机器学习辅助钙钛矿薄膜制备工艺优化及特征重要性评估
材料合成及性能 | 更新时间:2024-04-08
    • 机器学习辅助钙钛矿薄膜制备工艺优化及特征重要性评估

      增强出版
    • Machine Learning Assisted Optimization of Perovskite Thin Film Fabrication Process and Assessment of Feature Importance

    • 发光学报   2024年45卷第3期 页码:399-406
    • DOI:10.37188/CJL.20230309    

      中图分类号: O482.31;TM914.4
    • 收稿日期:2023-12-02

      修回日期:2023-12-19

      纸质出版日期:2024-03-05

    移动端阅览

  • 弓箭,陈谦,李阳等.机器学习辅助钙钛矿薄膜制备工艺优化及特征重要性评估[J].发光学报,2024,45(03):399-406. DOI: 10.37188/CJL.20230309.

    GONG Jian,CHEN Qian,LI Yang,et al.Machine Learning Assisted Optimization of Perovskite Thin Film Fabrication Process and Assessment of Feature Importance[J].Chinese Journal of Luminescence,2024,45(03):399-406. DOI: 10.37188/CJL.20230309.

  •  
  •  

0

浏览量

1131

下载量

1

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

加速钙钛矿太阳能电池开发:基于机器学习驱动框架的SHAP分析
双分子钝化埋底界面制备高效钙钛矿太阳能电池
埋底界面的原位修饰制备高效钙钛矿太阳电池及组件
溶剂调控策略用于钙钛矿太阳能电池的空气环境制备
多功能乳清酸钝化协助制备高效稳定的钙钛矿太阳能电池

相关作者

梁锐权
刘谦
胡春华
郑建楂
李阳
王亦文
麦耀华
文超

相关机构

五邑大学 电子与信息工程学院
澳门大学 应用物理与材料工程学院
福州大学先进制造学院
泉州师范学院光子技术研究院 福建省先进微纳光子技术与器件重点实验室, 福建省超精密光学工程技术与应用协同创新中心
泉州师范学院 化工与材料学院
0