基于机器学习的一维材料功函数预测研究

以三元一维原子线的高通量计算为基础,基于机器学习方法,建立了一套可以有效预测一维原子线电子结构性质的程序.以功函数预测为例,基于晶格常数、键长、元素共价半径及其电负性等特征参数,结合特征工程和机器学习的方法,建立了有效的回归模型.结果表明,此模型程序可以实现对一维原子线材料电子结构性质的合理预测,从而加快新材料设计和开发.