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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
发光学应用及交叉前沿 | 更新时间:2025-11-26
    • 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

      增强出版
    • Accelerating Perovskite Solar Cell Development: A Machine Learning-driven Framework with SHAP Explainability

    • 钙钛矿太阳能电池研究取得新突破,机器学习优化制备工艺,提升光电转换效率至21.81%,为太阳能电池技术发展提供新思路。
    • 发光学报   2025年46卷第11期 页码:2138-2149
    • DOI:10.37188/CJL.20250149    

      中图分类号: TM914.4
    • CSTR:32170.14.CJL.20250149    
    • 收稿:2025-05-13

      修回:2025-05-29

      纸质出版:2025-11-25

    移动端阅览

  • 梁锐权,刘谦,胡春华等.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[J].发光学报,2025,46(11):2138-2149. DOI: 10.37188/CJL.20250149. CSTR: 32170.14.CJL.20250149.

    LIANG Ruiquan,LIU Qian,HU Chunhua,et al.Accelerating Perovskite Solar Cell Development: A Machine Learning-driven Framework with SHAP Explainability[J].Chinese Journal of Luminescence,2025,46(11):2138-2149. DOI: 10.37188/CJL.20250149. CSTR: 32170.14.CJL.20250149.

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