摘要
本发明提供了一种钠离子电池正极材料的电化学性能评估方法与系统,包括:从钠离子电池正极材料中掺杂不同种类和含量的元素,形成改性正极材料;计算改性正极材料中掺杂不同种类和含量的元素与各类电化学性能参数之间的相关度,并筛选;以筛选后改性正极材料中掺杂不同种类和含量的元素与相应的电化学性能参数作为训练样本,输入到神经网络中进行训练得到电化学性能评估模型;使用电化学性能评估模型对目标改性正极材料的电化学性能参数进行预测得到评估结果。本发明通过相关度分析,能够更快地筛选出潜在的有效改性材料,同时结合神经网络模型的训练可以提高对改性电极材料电化学性能的预测精度,有助于提升钠离子电池材料研究的效率和有效性。
技术关键词
改性正极材料
钠离子电池正极材料
性能评估方法
矩阵
元素
优化BP神经网络
钠离子电池材料
改性电极材料
Sigmoid函数
性能评估系统
节点数
处理器
收发器
神经网络模型
改性材料
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