研究目的
利用机器学习模型预测荧光粉的激发波长，以降低固态照明应用中实验方法的成本和时间。
研究成果
机器学习模型（LASSO和ANN）成功以高精度（R2>0.99）预测了激发波长，证明其可作为实验方法的经济高效替代方案。未来工作应纳入更多特征和样本以提高准确性并解决矛盾结果。
研究不足
该模型基于小型数据集（49个样本），可能限制其普适性。部分材料呈现矛盾结果，表明存在潜在不准确性。该方法仅适用于简单分子结构，且可能未涵盖影响激发的所有因素。
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利用机器学习模型预测荧光粉的激发波长
DOI：10.1016/j.jlumin.2019.01.008
期刊：Journal of Luminescence
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
发光材料是绿色革命的重要组成部分，有助于我们节约能源。人们已付出大量努力来设计和发现用于固态照明的新型荧光粉。本文重点研究基于简单发光材料开发机器学习（ML）模型，通过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）与人工神经网络（ANN）这两种机器学习方法，利用易于获取的关键属性以最高精度预测激发能。这些选定的属性预计与材料的激发特性相关。这种研究材料特性的方式有望降低爱迪生式漫长实验室实验在确定激发能过程中产生的成本和时间投入。
作者：
Vijay L. Barai，S.J. Dhoble
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