机器学习在热电材料领域的应用

论文摘要

在追求可持续发展的未来,热电材料是不可或缺的.它在全固态发电和制冷方面具有十分广泛的应用前景.在过去的几十年间,人们一直致力于寻找新型高性能热电材料.然而,传统的实验试错法效率较低,限制了新材料的研究步伐.机器学习作为一种具有强大数据分析能力的方法,近年来已越来越多地应用于热电材料的研究.这篇综述总结了热电材料研究领域常用的机器学习方法,系统地介绍了它们在材料结构、电子和热电输运等性质上的应用案例和相关研究进展,并对该领域的发展前景进行了展望.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘江辉,刘惠军

关键词: 机器学习,热电材料,高通量筛选

来源: 低温物理学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 材料科学

单位: 武汉大学物理科学与技术学院

分类号: TB34

DOI: 10.13380/j.ltpl.2019.06.001

页码: 373-384

总页数: 12

文件大小: 4407K

下载量: 132

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