[发明专利]基于机器学习预测单重态裂分材料的三重态产率的方法

摘要

本发明公开了基于机器学习预测单重态裂分材料的三重态产率的方法，从现有文献中收集13个苝二酰亚胺衍生物分子，苝二酰亚胺衍生物分子的三重态产率ΦSF分布在5‑178％之间；并将13个苝二酰亚胺衍生物分子分别转换成分子描述符，然后将分子随机分成训练集和测试集；采用支持向量‑多项式核函数算法与选定的水合能(HE)，三重态LUMO轨道能量ET‑LUMO和可扭转键数目NumRot，同时，优化建模中的惩罚因子C、不敏感损失函数ε；然后构建预测苝二酰亚胺衍生物的三重态产率ΦSF的预报模型。与现有技术相比，本发明基于小样本集建模的支持向量回归算法模型的建立，有助于研究者快速，简便的筛选出高ΦSF产率的分子，能够为开发高效太阳能电池提供指导意义。