Методология интеграции гетерогенных информационных систем по свойствам неорганических веществ (1090084), страница 48
Текст из файла (страница 48)
Следует отметить, что для256прогнозирования новых соединений использовались толькозначения свойствкомпонентов (химических элементов).Было установлено, что наиболее важными для классификации систем попризнаку существования или отсутствия соединений являются: изобарный потенциалобразования простого галогенида BCl2, температура плавления элемента A ипсевдопотенциальный радиус элемента B.На основе анализа результатов экзаменационного распознавания (табл. 7.7)можно сделать вывод, что лучшие результаты прогнозирования могут быть получены сиспользованием программ на основе алгоритмов «метод бинарных решающихдеревьев», «логические закономерности», «метод опорных векторов» и «статистическивзвешенные синдромы».
Именно эти алгоритмы были использованы при принятииколлективного решения.Таблица 7.7. Оценка достоверности прогнозирования возможности образованиясоединений A2BCl4 с использованием различных методов распознавания образов.АлгоритмАлгоритм вычисленияоценокДостоверностьэкзаменационногораспознавания соскользящим контролем,%73.2Генетический метод82.3Двумерные линейныеразделители67.0Метод бинарныхрешающих деревьевЛинейный дискриминантФишераЛинейная машинаЛогическиезакономерности классовЛогическиезакономерностиМультипликативнаянейронная сетьМногослойныйперсептрон (Сигмоид)Нейронная сетьk-ближайших соседейМетод опорных векторов79.475.377.368.880.274.074.077.175.083.3ПримечанияПлохо распознаны объектыкласса “отсутствиесоединения”Плохо распознаны объектыкласса “отсутствиесоединения”Плохо распознаны объектыкласса “отсутствиесоединения”257АлгоритмСтатистическивзвешенные синдромыГолосование потупиковым тестамConForДостоверностьэкзаменационногораспознавания соскользящим контролем,%82.3Примечания76.057.0С целью дальнейшего увеличения точности прогнозирования были проведеныкомпьютерныеэкспериментыпопоискуэффективныхметодовпринятияколлективного решения с использованием наиболее точных алгоритмов распознаванияобразов по прецедентам.
Лучшие результаты были получены при использованииалгоритма «выпуклый стабилизатор» (табл. 7.8).Таблица 7.8. Оценка достоверности прогнозирования возможности образованиясоединений A2BCl4 с использованием различных методов принятияколлективного решения.АлгоритмАлгебраическийкорректорМетод БайесаОбласти компетенцииШаблоны принятиярешенийДинамический методВудсаКомплексныйкомитетный метод –голосование побольшинствуКомплексныйкомитетный метод –усреднениеВыпуклый стабилизаторОбобщённыйполиномиальныйкорректорДостоверностьэкзаменационногораспознаванияслучайно выбранных 50объектов, невключенных вобучающую выборку, %78.075.065.080.074.075.080.085.075.0ПримечанияПлохо распознаны объектыкласса “отсутствие соединения”258В таблице 7.9 даны прогнозы новых соединений состава A2BCl4. Принятыследующие обозначения: 1 – прогноз возможности образования соединения составаA2BCl4 при обычных условиях; 2 –прогноз отсутствия соединения A2BCl4 в системе AB-Cl.
Значком # обозначены ранее изученные системы, информация о которыхиспользована для обучения ЭВМ.Таблица 7.9. Прогнозы возможности образования соединений состава A2BCl4.ALiNaKRbCsTl#11#2#11#11#1#11#2121#2#2#21#1#2#1#1#2#11#1#11#1#2#2#1#2#1#2#2#2#2#1#2#1#1#2#1#1#1#1#1#11#1#1#1#1#2#1#1#2#1#1#1#1#2#1#1#1#1#1#11#1#1#1#1#1#1#21#1#1#1#1#1#1#2#1#1#1#11#1#1#2#1#1#1#2#1#1#1#1#22111#21#111#1#2#1#2#2#221#1BBeMgCaTiVCrMnFeCoNiCuZnSrCdSnBaEuYbHgPb7.6.
Прогноз образования соединений состава AB2X4Большинство соединений состава AB2X4 относятся к полупроводниковымсоединениям. Халькогенидные шпинели состава AB2X4 (X = S, Se, Te) представляютинтерес для поиска новых магнитных полупроводников, подобных известным фазамсостава CdCr2S4, CdCr2Se4, HgCr2Se4, ZnCr2Se4, CuCr2Se4, FeCr2S4 и т.д., открытым в 60е годы.
Халькогенидные магнитные полупроводники со структурой шпинели нашлиприменение в полупроводниковых приборах с управлением магнитным полем,например, в управляемых МДП-структурах, в приборах, использующих гигантское (до5*106 град/см) фарадеевское вращение плоскости поляризации в магнитном поле, вквантовых приемниках и элементах памяти, работающих на принципе сильногофотомагнетизма в магнитном поле. Халькогенидные шпинели могут использоватьсятакжевузкополостныхисточникахсвета,управляемыхмагнитнымполем.259Перспективно применение халькошпинелей в интегральных схемах, в которых одинучасток используется как активное полупроводниковое устройство, а другой – какмагнитный микроволновой прибор, а также в устройствах, где существеннавзаимосвязьэлектрических,магнитныхиоптическихсвойств.Интерессхалькошпинелям вызывает и обнаружение слабой сверхпроводимости у некоторых изэтих фаз: CuRh2S4 (Tc = 4.8 K), CuRh2Se4 (Tc = 3.49 K), CuV2S4 (Tc = 4.45 K).Халькошпинели рассматриваются как перспективные термоэлектрические материалы[307].В ИС “Фазы” хранится информация о более тысячи соединений состава AB2X4.Для ~2/3 этих соединений существуют данные о кристаллической структуре.Неоднократно предпринимались попытки поиска критериев образования соединенийэтого состава, а также критериев, позволяющих разделить фазы с различнымикристаллическими структурами.В последние годы были синтезированы и изучены сотни новых халькогенидныхсоединений подобного состава, что позволило уточнить прогнозы возможностиобразования новых соединений этого состава и типа их кристаллической структурыпри обычных условиях за счет использования новых данных.Для обучения были использованы 835 примеров образования соединений (класс1) и 154 отсутствия соединений состава AB2X4 (X = S, Se или Te) (класс 2) в системахAX-B2X3, AX2-BX и A2X-BX3 при обычных условиях.
Информация была извлечена изИС “Фазы”. Большинство халькогенидных соединений состава АВ2Х4 (X = S, Se, Те)кристаллизуются в структурных типах Th3P4 (пр. гр. I4(-)3d, Z = 4), CaFe2O4 (пр. гр.Pnam, Z = 4), шпинели (пр. гр. Fd3m, Z =8), PbGa2Se4 (пр. гр.
Fddd, Z = 32), MnEr2S4 (пр.гр. Cmc21, Z = 4), NiCr2S4 (пр.гр. I2/m, Z = 2), CaHo2Se4 (пр. гр. R32, Z = 0.5), CdAl2S4(пр. гр. I4(-), Z = 2), PbBi2S4 (пр. гр. P212121, Z=4), GeSr2S4 (пр. гр. P21/m, Z =2), PbCr2S4(пр. гр. P6, Z=9), TlSe (пр. гр. I4/mcm, Z=2), сфалерита (пр. гр.
F4(-)3m, Z=1) и т.д.Анализ информации из ИС «Фазы» показывает, что наиболее распространеннымиявляются структурные типы Th3P4, шпинели и CaFe2O4. На рис. 7.6.1 показанагистограмма распространенности типов кристаллической структуры.260Рис.7.6.1. Гистограмма распространенности типов кристаллической структуры AB2X4.Поиск гипотез образования различных кристаллических фаз проводился вмногомерныхпространствахсвойствкомпонентов,переченькоторыхданвтаблице 7.10. Химические системы представлялись в виде набора значений свойствхимических элементов A, B и X. Информация о свойствах химических элементов былавзята из БД “Элементы”. Учитывая важность размеров атомов компонентов приобразовании кристаллических структур различных типов, дополнительно былодобавлено еще одно свойство: (RcovA - RcovB)/RcovX, где Rcov - ковалентный радиуссоответствующего элемента [209].Таблица 7.10. Свойства элементов, использованные для описания соединенийсостава АВ2Х4.№1Свойство№СвойствоПсевдопотенциальный радиус (по 13 Первый потенциал ионизацииЦангеру)2 Температура плавления14 Второй потенциал ионизации3 Ковалентный радиус15 Третий потенциал ионизациипотенциалМидемы4 Квантовый номер16 Химический(только для элементов А и В)довнутренних 17 Номер группы (только для элементов А5 Расстояниеэлектронов (по Шуберту)и В))довалентных 18 Регулярный номер по (Менделееву6 Расстояниеэлектронов (по Шуберту)Петтифору)Дебая(толькодля7 Ионный радиус (по Бокию и 19 ТемператураБелову)элементов А и В)8 Температура кипения20 Молярная теплоемкость9 Энтальпия испарения21 Энтропия твердого тела10 Энтальпия плавления22 Теплопроводность(по 23 Количествовалентныхэлектронов11 ЭлектроотрицательностьМартынову-Бацанову)(только для элементов А и В)12 Энтальпия атомизации261После анализа данных, в котором использовались несколько алгоритмовобучения ЭВМ [193], проводилось экзаменационное распознавание на материалеобучающей выборки в двух режимах: без скользящего контроля и со скользящимконтролем (табл.