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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明提供一种钙钛矿太阳能电池最优光电效率的获取方法，涉及太阳能电池领域，包括数据采集：寻找钙钛矿太阳能电池中特征与目标属性之间的关联性，收集相关数据并建立特征与目标属性之间的联系；模型建立：建立组合神经网络模型，预测不同特征条件下的光电转换效率，将训练完成的模型作为适应度函数；最优光电转换效率获取：在设定范围内随机生成连续特征的组合，作为初始种群；采用麻雀搜索算法进行位置更新并使用适应度函数评估每个组合适应度，保留适应度高的组合、淘汰适应度低的组合，并对保留组合进行调整、生成新的组合，不断迭代优化。本发明通过优化后的智能化算法，实现高效、准确、自动化的钙钛矿材料选择与工艺优化。
主权项：1.一种钙钛矿太阳能电池最优光电效率的获取方法，其特征在于：包括以下步骤：数据采集：寻找钙钛矿太阳能电池中特征与目标属性之间的关联性，收集相关数据并建立特征与目标属性之间的联系；特征包括钙钛矿材料的组分、工艺条件、功能层或传输层等，目标属性为光电转换效率；模型建立：建立组合神经网络模型，预测不同特征条件下的光电转换效率，将训练完成的模型作为适应度函数；最优光电转换效率获取：数据初始化，设定连续特征范围与迭代次数，并在设定范围内随机生成连续特征的组合，作为初始种群；采用麻雀搜索算法进行位置更新并使用适应度函数评估每个组合适应度，保留适应度高的组合、淘汰适应度低的组合，并对保留组合进行调整、生成新的组合，不断迭代优化，直至达到迭代次数或找到最优解，完成最优光电转换效率对应的材料组分、工艺条件的组合获取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种钙钛矿太阳能电池最优光电效率的获取方法
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