本发明提供了一种基于机器学习的锡基钙钛矿薄膜晶体管优化方法及其装置,可以应用于人工智能以及光电材料技术领域。该基于机器学习的锡基钙钛矿薄膜晶体管优化方法包括:根据确定的锡基钙钛矿薄膜晶体管的工艺设计参数,确定初始候选点;对初始候选点进行聚类,得到N个聚类中心;根据N个聚类中心,筛选距离每个聚类中心由远到近的M个候选点,作为目标候选点;获取基于目标候选点制备锡基钙钛矿薄膜晶体管后得到的初始数据集,其中,初始数据集包括目标候选工艺设计空间内的设计参数值以及设计参数值对应的器件性能标签;以及在确定器件性能标签满足预设性能的情况下,确定目标设计参数值,用于制备得到优化后的锡基钙钛矿薄膜晶体管。
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“基于机器学习的锡基钙钛矿薄膜晶体管优化方法及其装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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