基于机器学习的高熵NASICON钠离子电池正极材料的设计方法、电池及设备

本发明涉及高熵NASICON钠离子电池正极材料设计领域，具体涉及基于机器学习的高熵NASICON钠离子电池正极材料的设计方法、电池及设备。该方法的包括：建立电极材料数据集；对电极材料数据集中的数据进行筛选和归一化处理，得到电极材料筛选数据集；对所述电极材料筛选数据集进行划分处理，得到电极材料筛选训练集和电极材料筛选测试集；基于所述电极材料筛选训练集和所述电极材料筛选测试集，构建机器学习模型；生成设计数据集；通过密度泛函理论计算验证优化，得到高熵NASICON钠离子电池正极材料设计数据。该实施方式提高了高熵NASICON钠离子电池正极材料设计的效率和准确性。