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机器学习技术在钙钛矿电池制备工艺优化中的应用

目录

机器学习技术在钙钛矿电池制备工艺优化中的应用（1）．．．．．．．．．．4

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

钙钛矿电池概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1钙钛矿材料简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2钙钛矿电池的工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3钙钛矿电池的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

传统制备工艺的优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1水热法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2微波辅助法制备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.3其他传统方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

机器学习技术的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1机器学习的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2主要类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

机器学习在钙钛矿电池制备中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2利用机器学习预测影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.3基于机器学习的制备过程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.1实验方案选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.2结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.3讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

机器学习模型的选择及效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.1常见的机器学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.3模型性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

机器学习在钙钛矿电池制备中面临的挑战与未来展望．．．．．．．．．25

8.1工艺优化的瓶颈问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

8.2面临的技术难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

8.3未来研究方向与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

总结与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

9.1文章总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

9.2对进一步研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

机器学习技术在钙钛矿电池制备工艺优化中的应用（2）．．．．．．．．．32

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.1钙钛矿电池概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2机器学习技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．