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Barium Titanate Semiconductor Band Gap Characterization through Gravitationally Optimized Support Vector Regression and Extreme Learning Machine Computational MethodsCaracterización de la brecha de banda de semiconductores de titanato de bario mediante métodos computacionales de regresión de vectores de soporte optimizados gravitacionalmente y máquinas de aprendizaje extremo

Resumen

El titanato de bario (BaTiO) es una clase de materiales cermicos multifuncionales con una estabilidad trmica nica, una destacada constante de piezoelectricidad, una excelente constante dielctrica, respeto por el medio ambiente y excelentes actividades fotocatalticas. Estas caractersticas han hecho que el titanato de bario sea indispensable en muchas reas de aplicacin, como dispositivos electromecnicos, termistores, condensadores multicapa y dispositivos electropticos. La actividad fotocataltica del semiconductor titanato de bario se ve dificultada por su gran brecha de banda y su elevada tasa de recombinacin de cargas. Dopar el compuesto original de titanato de bario para ajustar la brecha de banda supone un reto y consume mucho tiempo y otros recursos valiosos. El presente trabajo relaciona la influencia de la incorporacin de material extrao en el titanato de bario original con la brecha de banda de energa correspondiente mediante el desarrollo de modelos basados en mquinas de aprendizaje extremo (ELM) y la hibridacin de la regresin de vectores de soporte (SVR) con el algoritmo de bsqueda gravitacional (GSA) utilizando la distorsin de la red estructural que emana del dopaje como descriptores del modelo. El SVR gravitacionalmente optimizado (GSVR) desarrollado se caracteriza por un bajo valor de error medio absoluto (MAE), error medio porcentual absoluto (MAPE) y error cuadrtico medio (RMSE) de 0,036ev, 1,145ev y 0,122ev, respectivamente. El modelo GSVR desarrollado supera a los modelos ELM-Sine y ELM-Sig utilizando varios evaluadores de rendimiento. El modelo GSVR desarrollado investiga la importancia de la incorporacin de yodo y samario en la brecha de banda del titanato de bario original y las brechas de energa obtenidas se ajustan excelentemente a los valores experimentales reportados. La precisin demostrada del GSVR desarrollado, medida a partir de la cercana de sus estimaciones con los valores medidos, proporciona un mtodo rpido y preciso de caracterizacin de la brecha de energa con elusin del estrs experimental y la conservacin de un tiempo valioso, as como de otros recursos.

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