基于机器学习的钙钛矿氧化物的热力学稳定性筛选方法

本发明提供了一种基于机器学习的钙钛矿氧化物的热力学稳定性筛选方法。首先，获取钙钛矿氧化物的原子核外能和形成能数据，并提取与热力学稳定性强相关的特征描述符；然后，利用特征描述符对机器学习模型进行训练；最后，利用训练好的模型筛选稳定的钙钛矿氧化物。本发明基于钙钛矿描述符和机器学习进行钙钛矿材料热力学稳定性能的预测，能够提高预测的精度和效率，减少实验资源的浪费，具有自动化、高通量、准确性高、适用性广的优点。