逆向设计复合金属氧化物光学材料的Python代码下载

简介：
本资源提供用于逆向设计复合金属氧化物光学材料的Python代码下载。通过优化算法预测理想的材料成分与结构，以实现特定光谱性能，适用于科研人员和学生进行材料科学的研究与教学。 基于迁移学习的光学材料逆向设计项目使用了深度迁移学习技术来开发复合金属氧化物光学材料的设计模型。该项目包含多个源代码文件： - `model_training.py`：用于训练第一个模型，该模型可以从成分数据中预测光吸收光谱。 - `model_transfer.py`：将从第一个模型中学到的参数转移到第二个模型，并使用新的数据集B对其进行微调。 - `GA_inverse_design.py`：通过遗传算法（GA）对指定元素的设计公式进行逆向设计。 - `BO_inverse_design.py`：利用贝叶斯优化方法对特定元素的配方进行反演计算。 - `GA_inverse_design_elements.py`：使用遗传算法为未指定具体成分的情况下，寻找合适的材料组成方案。 - `BO_inverse_design_elements.py`：采用贝叶斯优化技术来解决没有明确给定元素时的设计问题。 关于更多详细信息和操作指南，请查阅项目中的README.md文件。