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湖南科技大学刘万强课题组：机器学习预测电解液溶剂分子的供体数和受体数

研之成理 2024-08-07 09:12

文章摘要

湖南科技大学刘万强课题组与汪靖伦课题组合作，利用机器学习算法预测电解液溶剂分子的供体数（DN）和受体数（AN）。研究通过计算和筛选分子结构描述符，建立了基于决策树的CatBoost预测模型，显示出高准确性（DN的R2值为0.860，AN的R2值为0.966）。该方法不仅快速且成本低，还能有效帮助筛选和设计优质电解液溶剂，为电池电解液溶剂的筛选和设计提供了新的参数标准。研究成果发表在《Journal of Energy Chemistry》上，通过SHAP分析揭示了分子结构描述符对DN和AN的影响，为理解分子结构与性能关系提供了新视角。

湖南科技大学刘万强课题组：机器学习预测电解液溶剂分子的供体数和受体数

查看文献： The prediction of donor number and acceptor number of electrolyte solvent molecules based on machine learning
查看期刊：Journal of Energy Chemistry

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