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Interpretable X-ray diffraction spectra analysis using confidence evaluated deep learning enhanced by template element replacement
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AI
DOI：10.1038/s41524-025-01743-x.png)
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摘要
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X射线衍射分析对于理解材料结构至关重要，但受到复杂图谱和需要专家解读的限制。深度学习在相识别方面提供了自动化，但面临数据稀缺、预测过度自信和缺乏可解释性等挑战。本研究通过采用模板元素替换（Template Element Replacement）生成包含物理上不稳定虚拟结构的钙钛矿化学空间，增强了模型对XRD-晶体结构关系的理解，并将分类准确率提高了约5%。开发了一种贝叶斯-vggnet模型，在模拟谱上的准确率达到84%，在外部实验数据上达到75%，同时能够估计预测的不确定性。使用贝叶斯方法的评估显示低熵值，表明模型置信度高。量化输入特征对晶体对称性的重要性，将七个晶体系统的显著特征与物理原理对齐。这些方法增强了模型的鲁棒性和可靠性，使其适用于实际应用。
AI总结
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期刊
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11.9
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