石墨烯能带matlab代码-DeepGraphene:深度学习预测石墨烯的性质

石墨烯能带matlab代码深石墨烯 论文： Deep Learning Bandgaps of Topologically Doped Graphene袁栋， Deep Learning Bandgaps of Topologically Doped Graphene ，张池，刘应达，林健，程建林网址：<脚本形式> 作者： Chuhan Wu 信息： 作者 吴楚汉 董元 建林城 健林 电子邮件 介绍： 此Repo包含Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene的Paper Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene的源代码，它包含我们用来预测石墨烯超级电池的带隙值的所有算法（Graphene-SVR，VCN，RCN，CCN）。 同时，它包含石墨烯超级电池的最新数据（4by4：13018，5by5：79647，6by6：6382）。 DeepGraphene是一项跨学科研究，针对带隙值预测问题实施了机器学习方法。 它将不同类型的石墨烯超级电池结构描述为二维矩阵