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    基于深度學(xué)習(xí)的三維團(tuán)簇能量預(yù)測(cè)

    2021-11-10 04:19:40楊浩然張雨晗
    科學(xué)與生活 2021年11期
    關(guān)鍵詞:聚類算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    楊浩然 張雨晗

    摘要:本文主要分析了以金團(tuán)簇為代表的的金屬團(tuán)簇和以硼團(tuán)簇為代表的非金屬團(tuán)簇,通過(guò)利用遺傳優(yōu)化算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)金團(tuán)族的取優(yōu)能重紿N悞型進(jìn)頂測(cè),T進(jìn)心VMD進(jìn)行可視化分析金團(tuán)簇的原子結(jié)構(gòu)分布。通過(guò)利用聚類算法和HK模型優(yōu)化對(duì)硼團(tuán)簇的最優(yōu)能量結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)并利用Gaussion 軟件進(jìn)行可視化分析由于本文使用了部分深度學(xué)習(xí)算法,本地電腦配置無(wú)法滿足需求,因此使用到華為云ModelArts深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)進(jìn)行模型訓(xùn)練已達(dá)到更有效果。通過(guò)本文研究分析,可以對(duì)金團(tuán)簇,硼團(tuán)簇全局最優(yōu)結(jié)構(gòu)作出預(yù)測(cè)分析并可視化分析,并對(duì)所用模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了一定分析。

    關(guān)鍵詞:遺傳優(yōu)化算法;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);ModelArts;聚類算法;HK模型優(yōu)化

    0 引言

    人類物質(zhì)文明的進(jìn)步離不開(kāi)新材料的應(yīng)用,特別是近百年來(lái),多元化的各種新物質(zhì)、新材料不斷被創(chuàng)造出來(lái),其結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,功能呈現(xiàn)多樣化趨勢(shì),各國(guó)在該領(lǐng)域所面臨的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。如何更高效地發(fā)展新材料、新結(jié)構(gòu),加速高性能新物質(zhì)的設(shè)計(jì)、合成和應(yīng)用的步伐,關(guān)系到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)性,成為現(xiàn)階段我國(guó)化學(xué)科研及應(yīng)用領(lǐng)域從業(yè)者所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。然而,結(jié)構(gòu)與性能1關(guān)系的復(fù)雜性決定了這方面的研究是一項(xiàng)長(zhǎng)期、艱苦的任務(wù)。當(dāng)前無(wú)法通過(guò)其與固體液體簡(jiǎn)單對(duì)比發(fā)現(xiàn)團(tuán)簇的物理化學(xué)性質(zhì)。

    1 金團(tuán)簇能量預(yù)測(cè)及最優(yōu)結(jié)構(gòu)

    1.1能量預(yù)測(cè)

    在進(jìn)行初步分析時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中共0~154,156~999總和為999個(gè)數(shù)據(jù),缺少第155個(gè)數(shù)據(jù),在進(jìn)行代碼數(shù)據(jù)分析時(shí)要注意到這個(gè)地方,在學(xué)習(xí)使用VMD軟件后發(fā)現(xiàn)無(wú)法直接打開(kāi)附件中所給出的.xyz文件,經(jīng)過(guò)查詢VMD官方文檔,需要將能量系數(shù)改為原子名稱即可導(dǎo)入,且文檔路徑中不能出現(xiàn)中文字符。將金團(tuán)簇導(dǎo)入VMD 軟件后我們可以較為清晰的觀察到金團(tuán)簇的三維立體結(jié)構(gòu)。

    通過(guò)對(duì)Auzo的團(tuán)簇結(jié)構(gòu)三維坐標(biāo)進(jìn)行分析,根據(jù)已知信息預(yù)測(cè)出 Au20的最優(yōu)結(jié)構(gòu)如圖1

    1.2 Au32最優(yōu)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

    根據(jù)所給Au20_OPT_1000附件求出遺傳Au2o預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)結(jié)構(gòu),基于遺傳算法思想,我們將通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行求解。

    根據(jù)訓(xùn)練模型將從引文網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)絡(luò),電力網(wǎng)絡(luò)三個(gè)維度對(duì)金團(tuán)簇Au32進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)

    由圖2可見(jiàn),Aug2團(tuán)簇幾何形形狀層穩(wěn)定的體心結(jié)構(gòu),原子之間距離較近,結(jié)構(gòu)相對(duì)是最穩(wěn)定的。

    3 2 硼元素能量及最優(yōu)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

    經(jīng)過(guò)查詢VMD官方文檔,需要將能量系數(shù)改為原子名稱即可導(dǎo)入,且文檔路徑中不能出現(xiàn)中文字符。將金團(tuán)簇導(dǎo)入VMD 軟件后我們可以較為清晰的觀察到硼團(tuán)簇的三維立體結(jié)構(gòu)。

    通過(guò)軟件geneXprotools分析,得到硼團(tuán)簇原子坐標(biāo)和勢(shì)能的關(guān)系,預(yù)測(cè)出Bas.的最優(yōu)結(jié)構(gòu)。

    由圖4可以看出 Bas.的立體結(jié)構(gòu)為網(wǎng)狀放射結(jié)構(gòu)。團(tuán)簇的結(jié)構(gòu)是空心的,這使得在硼團(tuán)簇中處于表面的原子占得比例比較大,因而團(tuán)簇具有較大的表面曲率半徑和表體比。這就導(dǎo)致硼團(tuán)簇會(huì)具有很高的表面能,使得團(tuán)簇表面的原子具有很高的活性,很容易與其它原子和分子結(jié)合。

    4 3 結(jié)論

    在對(duì)金團(tuán)簇求解時(shí)主要使用了遺傳優(yōu)化算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建深度學(xué)習(xí),與現(xiàn)有算法相比,精確度較高。該算法由TPLS算法和內(nèi)部操作、表面操作、擾動(dòng)操作3種全局操作構(gòu)成.TPLS算法用于極小化,內(nèi)部操作用于得到好的團(tuán)簇內(nèi)部結(jié)構(gòu),表面操作用于調(diào)整團(tuán)簇表面原子的位置,擾動(dòng)操作用于對(duì)內(nèi)部操作和表面操作得到的團(tuán)簇結(jié)構(gòu)進(jìn)行鄰域搜索。在對(duì)硼團(tuán)簇求解時(shí)主要使用聚類算法,此算法算法簡(jiǎn)單、快速。

    參考文獻(xiàn)

    [1]張潔瓊,王康,翟華金.硼基B_6Al_2~(-/0/+)合金團(tuán)簇結(jié)構(gòu)和成鍵理論研究(英文)[J/OL]J.山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版):1-12[2021-04-18].https://doi.org/10.13451/fj.sxu.ns.2020170.

    [2]范曉玉,張聰,張帥,胡瑩瑩,管仁田,岳巧麗.基于金納米簇構(gòu)建熒光傳感方法在生化分析中的應(yīng)用研究[J].聊城大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2021,34(04):61-79.

    [3]盧欣,謝孟琳,劉景,金蔚,李春,Georgios Lefkidis,Wolfgang Hubner.Fe_(m)B_(20)(m=1,2)團(tuán)簇中超快自旋動(dòng)力學(xué)的第一性原理研究[U/OLJ.物理學(xué)報(bào):1-23[2021-04-18].http:/kns.cnki.netkcms/ldetail/11.1958.04.20210222.1442.032.html.

    [4]楊丹,祝艷.金團(tuán)簇二十面體結(jié)構(gòu)融合過(guò)程中其催化活性的演變(英文)[J.Chinese Journal of Catalysis,2021,42(02):245-250.

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