使用机器学习分析钙钛矿结构的方法技术

一种使用机器学习分析钙钛矿结构的方法，该方法包括以下步骤：(a)使用原子结构模拟器获得原子图像；(b)使CNN模型学习原子图像；以及(c)使用TEM或STEM获得实际物质的原子图像，然后将图像应用于学习的CNN模型。

Analysis of perovskite structure by machine learning

【技术实现步骤摘要】
使用机器学习分析钙钛矿结构的方法
本专利技术涉及一种使用机器学习分析钙钛矿结构的方法，更具体地，涉及一种可以通过使用机器学习技术可以分析通过透射电子显微镜(TEM)或扫描透射电子显微镜(STEM)获得的原子结构数据并且原子排列位置(特别地，八面体氧结构)可以被分析至几皮米单位的级别的方法。
技术介绍
具有钙钛矿结构的氧化物具有非常有用的超导性、铁电性、磁阻性特征，因此，正在作为功能材料进行各种研究。钙钛矿材料的这种特性是由于过渡金属的d轨道与氧的p轨道的键杂化，并导致原子结构中氧和过渡金属的八面体倾斜。因此，八面体倾斜结构的成像和分析是控制和设计功能氧化物的特性的不可缺少的因素。特别地，八面体倾斜在诸如界面的局部区域中根据应力、缺陷等而变为另一种形式，并且物理性质也变化，并且因此，应该在单位晶格水平上分析氧的八面体倾斜结构。氧八面体结构被分类为23个倾斜系统，该23个倾斜系统具有：根据旋转角度的比较的a、b、c(当所有相同时以诸如aaa的形式表示并且当一个方向不同时以诸如aac的形式表示)；以及根据与下一个单位单元的旋转方向的比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种使用机器学习分析钙钛矿结构的方法，该方法包括以下步骤：/n(a)使用原子结构模拟器获得原子图像；/n(b)使CNN模型学习所述原子图像；以及/n(c)使用TEM或STEM获得实际物质的原子图像，然后将所述图像应用于经学习的所述CNN模型。/n

【技术特征摘要】
20181107 KR 10-2018-01361901.一种使用机器学习分析钙钛矿结构的方法，该方法包括以下步骤：
(a)使用原子结构模拟器获得原子图像；
(b)使CNN模型学习所述原子图像；以及
(c)使用TEM或STEM获得实际物质的原子图像，然后将所述图像应用于经学习的所述CNN模型。


2.根据权利要求1所述的方法，
其中，步骤(a)中的所述原子图像通过使用以下来获得：
通过实验确认的钙钛矿八面体倾斜结构；以及
计算的钙钛矿八面体倾斜结构模型。


3.根据权利要求1或2所述的方法，
其中，步骤(b)中的所述CNN模型包括：
卷积层，...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔时荣，金杞烨，高庚浚，张真赫，
申请(专利权)人：浦项工科大学校产学协力团，
类型：发明
国别省市：韩国;KR