ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/138560| Название: | ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПЕРОВСКИТНЫХ СОЛНЕЧНЫХ БАТАРЕЙ НА ИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИ ПОМОЩИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ |
| Другие названия: | THE STUDY OF THE PEROVSKITE SOLAR CELL PARAMETER INFLUENCE ON THEIR EFFICIENCY BY USING MACHINE LEARNING |
| Авторы: | Новоселов, И. Э. Смирнов, А. А. Жидков, И. С. Novoselov, I. E. Smirnov, A. A. Zhidkov, I. S. |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | УрФУ |
| Библиографическое описание: | Новоселов И. Э. ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПЕРОВСКИТНЫХ СОЛНЕЧНЫХ БАТАРЕЙ НА ИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИ ПОМОЩИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ / И. Э. Новоселов, А. А. Смирнов, И. С. Жидков. — Текст: электронный // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов XI Международной молодежной научной конференции, посвященной посвященной 75-летию основания Физико-технологического института (Екатеринбург, 20–25 мая 2024 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2024. — C. 622-623. |
| Аннотация: | This paper presents an approach to optimize perovskite solar cells (PSC) by using machine learning algorithms. The aim of the study is to find the best PSC parameters that provide high power conversion efficiency (PCE). Various machine learning algorithms were applied. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/138560 |
| Конференция/семинар: | XI Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 75-летию основания Физико-технологического института |
| Дата конференции/семинара: | 20.05.2024-25.05.2024 |
| ISBN: | 978-5-6049106-9-6 |
| Сведения о поддержке: | Исследование выполнено при поддержке гранта РНФ (22-61-00047). |
| Карточка проекта РНФ: | 22-61-00047 |
| Источники: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2024). — Екатеринбург, 2024 |
| Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 978-5-6049106-9-6_2024_279.pdf | 266,96 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.