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信息技术与化学
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| 机器学习在计算化学教学中的创新应用*——钙钛矿材料高通量筛选研究 |
| 张照胜** |
| 河北大学化学与材料科学学院 化学国家级实验教学示范中心 河北保定 071002 |
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| Innovative Application of Machine Learning in Computational Chemistry Education: High-Throughput Screening Study on Perovskite Materials |
| ZHANG Zhao-Sheng** |
| College of Chemistry and Materials Science, National Experimental Teaching Demonstration Center of Chemistry, Hebei University, Baoding 071002, China |
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摘要：本教学案例结合XGBoost和LightGBM两种先进的机器学习算法,探索其在钙钛矿材料热稳定性和带隙高通量筛选中的应用,旨在将计算化学与数据科学的交叉融合引入化学教学中。通过实际案例分析,不仅加深了学生对计算化学基础理论的理解,也提升了他们运用机器学习技术解决化学问题的能力,促进了跨学科的思维和技能培养。此外,通过SHAP分析增强了模型预测的可解释性,为学生提供了理解和掌握前沿科技的宝贵机会,为其科研和职业发展打下坚实基础。
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| 关键词： 计算化学,
机器学习,
XGBoost,
LightGBM,
钙钛矿
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收稿日期: 2024-03-30
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| 基金资助:* 国家自然科学基金(22103021);河北省青年拔尖人才项目(BJK2024094);河北省自然科学基金(B2020201070);材料化学国家级一流本科专业(YS23-YLZY-021) |
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通讯作者:
** E-mail:misaraty@163.com
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| 引用本文: |
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张照胜. 机器学习在计算化学教学中的创新应用*——钙钛矿材料高通量筛选研究[J]. 化学教育（中英文）, 2024, 45(22): 97-103
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