DFT的matlab源代码培训单原子催化剂的比例定律
该存储库包含使用各种机器学习方法基于物理描述符（从密度泛函理论计算获得的特征）训练缩放定律的工作流程。
比例定律是有用的替代模型，可用于快速预测所需特性和筛选催化剂材料，从而通过执行更少的量子计算来节省计算时间。
开发者
王一凡（）
比例关系的开发是为了
结合，单金属原子在载体上的结合能
Ea，金属原子扩散的激活屏障
Ebind和Ea分别代表单个金属原子催化剂的热力学和动力学稳定性。
数据集
该数据集包括根据Ea_data.csv中的密度泛函理论（DFT）计算得出的载体上单个原子的属性。
9种支持
11种金属：Ag，Au，Co，Cu，Fe，Ir，Ni，Pd，Pt，Rh，Ru
99个采样点
使用的机器学习方法：
LASSO回归
岭回归
弹力网
普通最小二乘（OLS）回归
基于符号回归的遗传规划（GP）
入门
gp_models：用于训练遗传程序设计模型的文件
ml_models：用于训练统计学习模型的文件
依存关系
：用于向量和矩阵运算
：用于绘图
：用于线性代数计算
：用于从Excel文件导入数据
：用于训练机器学习模型
：用于绘图
2022-06-22 17:20:21
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