Ансамблевий підхід для прогнозування ємності електродних матеріалів на основі вуглецю, легованих гетероатомами

Автори Richa Dubey , Velmathi Guruviah, Ravi Prakash Dwivedi
Приналежність

Vellore Institute of Technology – VIT Chennai, Kelambakkam – Vandalur Rd, Rajan Nagar, Chennai, 600127 Tamil Nadu, India

Е-mail richa.dubey@vit.ac.in
Випуск Том 15, Рік 2023, Номер 3
Дати Одержано 18 травня 2023; у відредагованій формі 12 червня 2023; опубліковано online 30 червня 2023
Посилання Richa Dubey, Velmathi Guruviah, Ravi Prakash Dwivedi, Ж. нано- електрон. фіз. 15 № 3, 03011 (2023)
DOI https://doi.org/10.21272/jnep.15(3).03011
PACS Number(s) 42.90. + p, 45.10.Hj, 66.30. – h
Ключові слова Електрод на основі карбону, Зберігання енергії (2) , Легування гетероатомами, Машинне навчання (2) , Легу-вання азотом, Суперконденсатор (12) .
Анотація

Моделювання машинного навчання на основі ансамблевого підходу використовується в поточному дослідженні для виявлення впливу різних параметрів електродів на електрохімічні характеристики нановуглеців, легованих гетероатомами. Це досягається за допомогою трьох метакласифікаторів у поєднанні з традиційними моделями багаторівневого персептрона та випадкового лісу. Використані три метакласифікатори, а саме (i) пакетування, (ii) класифікація за допомогою регресії (CVR) і (iii) мультикласовий класифікатор (MCC). Серед цих трьох моделей пакетування та класифікація за допомогою регресії забезпечили більшу точність з точки зору правильно класифікованих екземплярів (%) і площі під значеннями області конвергенції. Розроблені моделі використовуються для прогнозування класів питомих значень ємності. 94,5 % розглянутого набору даних класифіковано правильно, що підтверджує кращу точність розроблених моделей. Найменше середньоквадратичне значення 0,1787 було отримано для радіочастотної моделі. У порівнянні з моделями, визначеними в літературі, запропоновані моделі в цій роботі забезпечують найкращу відповідність експерименту та прогнозованих значень з найвищою точністю та найнижчими значеннями продуктивності похибок. Найменше значення похибки для моделей RF і MLP становить 0,18 і 0,19 відповідно.

Перелік посилань