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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明属于发光材料发射波长预测技术领域，公开了预测掺杂Pr3+发光材料发射波长的AdaBoost集成学习方法，包括S1、数据集获取；S2、数据集预处理；S3、模型建立；S4、模型训练；S5、评估模型；本发明先从多种途径收集发光材料的描述符作为模型的输入数据；接着对数据进行筛选和转换；然后将数据划分为输入变量和目标变量，并划分为训练集和测试集；最后基于AdaBoost算法建立模型，通过迭代学习多个决策树回归器的组合、通过调整决策树回归器的参数来优化模型性能、通过计算判定系数R2来量化模型的拟合程度，其有效地减少了实验时间和成本，提升了预测的准确性和可靠性。
主权项：1.预测掺杂Pr3+发光材料发射波长的AdaBoost集成学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据集获取收集文献中掺杂Pr3+发光材料的描述符，每一种材料包括其对应的描述符为相应的一条数据；S2、数据集预处理若部分材料在现有文献中没有现存的cif文件，将此条记录删除，其材料的晶体系统为英文字符，并将其转换为计算机能识别的数字，不同的数字代表不同的晶体系统；S3、模型建立将步骤S2预处理后的数据集中的第一列作为目标变量，其余列作为输入变量，形成了样本数据集；然后将这些样本数据按比例划分为训练集和测试集；最后基于AdaBoost建立模型；S4、模型训练S5、评估模型输出训练集和测试集的判定系数R2的值；其中，R2的取值范围在0到1之间，且R2越接近1表示模型对数据的拟合越好。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 预测掺杂Pr3+发光材料发射波长的AdaBoost集成学习方法
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