[发明专利]一种基于深度神经网络算法预测超导材料的方法及装置在审
| 申请号： | 202010600263.1 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111798940A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 项晓东;顾川川;许绍孟 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 潘登 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络算法预测新型超导材料的方法，所述方法利用深度神经网络预测超导材料的性能，基于现有材料的大数据并利用深度神经网络的机器学习方法，组合进化算法优选与超导温度有关的特征量，更迅速地优化训练误差和测试误差，提高预测准确度，能够处理大量样本数据，并较好的预测未知材料的超导性能，并为实验及材料选择提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 算法 预测 超导 材料 方法 装置 | ||
【主权项】：
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