[发明专利]一种快速预测高分子禁带宽度的方法

摘要

本发明涉及一种快速预测高分子禁带宽度的方法，基于第一性原理结合支持向量机，包括以下步骤：从文献中查找高分子的结构和禁带宽度的实验值；用不同的第一性原理方法进行禁带宽度计算，选出最优方法；从文献中查找重复单元由4个模块高分子结构并优化；计算4模块高分子的禁带宽度；用Dragon软件生成描述符，将数据分为建模集和测试集；用最大相关最小冗余算法进行变量筛选，并用支持向量机建立模型；根据建立的模型快速预报待检测高分子的禁带宽度。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建高分子禁带宽度的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。

主权项

1.一种快速预测高分子禁带宽度的方法，基于第一性原理并结合支持向量机，其特征在于，包括以下步骤：1)查找重复单元由CH2、NH、CO、C6H4、C4H2S、CS、O的其中一种或几种构成的高分子的禁带宽度的实验值；2)将这些高分子结构的重复单元用氢饱和，并用GaussView对结构进行优化；3)用不同的第一性原理方法对上述高分子结构进行禁带宽度的计算，将计算值与实验值进行线性拟合，选出最优的第一性原理方法；4)查找重复单元由CH2、NH、CO、C6H4、C4H2S、CS、O的其中四个模块构成的高分子的结构，重复单元用氢饱和，并用GaussView对结构进行优化；5)利用步骤3)的最优的第一性原理方法计算结构优化后的四模块高分子的禁带宽度；6)用Dragon软件对结构优化后的四模块高分子生成描述符；7)利用欧式距离判定方法将数据集样本划分为建模集和测试集；8)以第一性原理方法计算的四模块高分子的禁带宽度为目标变量，Dragon生成的描述符为自变量，用最大相关最小冗余算法mRMR，结合支持向量机留一法验证对建模集进行变量筛选，选出最优变量，并用支持向量机建立高分子禁带宽度的快速预报模型；9)根据建立的高分子禁带宽度的快速预报模型和待检测的高分子结构，快速预报待检测高分子的禁带宽度。