【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及材料设计与人工智能交叉领域，尤其涉及一种融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法。
技术介绍
1、固态电解质是新一代高比能、高安全性电化学储能系统的核心材料，在固态锂电池、钠电池以及柔性储能器件中具有广泛的应用前景。其不易燃、界面稳定性高、电化学窗口宽等特点，相比传统液态电解质更适合用于下一代高能电池体系。目前，主流的固态电解质材料类型包括氧化物类（如llzo）、硫化物类（如lgps）和聚合物类体系，其性能受多种材料参数与工艺条件的耦合控制，如组分比例、烧结温度、堆叠压力、颗粒粒径与界面调控等，参数间高度非线性，设计难度大。
2、传统的材料性能优化主要依赖人工实验筛选与第一性原理计算等方式，存在以下局限：一是实验方法周期长、成本高，难以在高维变量空间内实现快速全局优化；二是数值仿真（如dft、md）虽可揭示微观机制，但对复杂组分、多尺度耦合体系建模能力有限，且对初始假设与边界敏感，导致通用性差、工程转化效率低。尤其在面对具有拓扑结构特征的晶体类固态电解质时，传统建模手段难以有效提取结构信息与性能间的
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1.一种融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，所述性能预测模型包括支持向量回归、梯度提升回归树、多层感知机神经网络和图神经网络；
3.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，所述输入变量包括电解质材料的化学组分比例、晶体结构编码、烧结温度、堆叠压力和颗粒粒径；
4.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，所述性能预测模...
【技术特征摘要】
1.一种融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，所述性能预测模型包括支持向量回归、梯度提升回归树、多层感知机神经网络和图神经网络；
3.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，所述输入变量包括电解质材料的化学组分比例、晶体结构编码、烧结温度、堆叠压力和颗粒粒径；
4.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态电解质智能反设计方法，其特征在于，所述性能预测模型采用标准化训练流程进行模型学习，所述性能预测模型中融合的多模型均在经过归一化处理的数据集上独立训练，使用交叉验证评估性能表现，并根据验证误差确定融合权重；
5.根据权利要求1所述的融合图神经网络与置信度分析的固态...
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