基于机器学习的二维SrFBr光电特性探索：第一性原理洞察与精确吸收建模

《Materials Science in Semiconductor Processing》：Machine learning-driven exploration of optoelectronic properties in 2D SrFBr: First-principles insights and precise absorption modeling

二维SrFBr的结构、电子及光学特性研究：结合第一性原理计算与机器学习模型（ANN和RFR），揭示其离子键合特征与直接带隙（5.52 eV），开发出高精度（R2=0.9997）的紫外光吸收谱预测方法，RFR仅需70%训练数据即可达到最优性能，为宽禁带光电子材料筛选提供新范式

　　本研究通过结合第一性原理计算和机器学习方法，对二维的氟溴锶（SrFBr）材料进行了深入探讨，揭示了其在光电领域中的卓越性能，并建立了高效的预测模型用于光学吸收的计算。这项研究不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论依据，同时也为二维卤化物的快速筛选提供了一个通用的机器学习框架。

二维材料因其独特的物理和化学特性，在电子、光学以及量子器件的设计中展现出巨大的潜力。这些材料通常具有较薄的结构，能够实现更高的性能和更低的能耗。近年来，随着计算技术的进步，研究人员能够更高效地探索和设计新型二维材料，尤其是那些具有宽禁带特性的材料，因其在紫外光探测、辐射屏蔽以及透明电子等应用中表现出色而受到广泛关注。

SrFBr作为一种典型的二维碱土金属卤化物，其结构由Sr原子构成的平面网格与交替排列的F和Br原子组成。这种特殊的结构不仅赋予了SrFBr良好的机械稳定性和光学性能，还使其成为一种有前景的宽禁带材料。研究团队通过第一性原理密度泛函理论（DFT）计算，确认了SrFBr的直接禁带宽度为5.52电子伏特（eV），并且在18-22电子伏特的能量范围内表现出强烈的紫外和极紫外吸收峰。这些特性表明，SrFBr在紫外光电器件的设计中具有显著的应用潜力。

在材料科学中，传统的DFT计算虽然能够提供精确的物理性质预测，但其计算成本较高，特别是在需要对宽能量范围进行光学吸收预测时，计算时间往往超过数百个节点小时。这种高昂的计算成本限制了高通量材料筛选的效率，使得研究人员难以快速探索大量候选材料。因此，开发高效的机器学习模型成为解决这一问题的关键方向。

机器学习在材料科学中的应用日益广泛，特别是在预测材料性质方面展现出巨大的潜力。近年来，研究人员利用机器学习技术成功预测了多种材料的电子结构、光学性能以及热力学行为。例如，神经网络模型能够准确预测材料的带隙，而随机森林模型则在模拟材料的介电函数方面表现出色。此外，图神经网络等先进模型也被用于学习材料的结构-性能关系，为材料设计提供了新的思路。

在本研究中，研究团队选择了两种互补的机器学习方法——人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR），以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过对比这两种模型，研究团队发现随机森林回归在预测精度和数据效率方面均优于人工神经网络。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

为了进一步提升预测模型的性能，研究团队对训练过程进行了详细分析，揭示了随机森林回归在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，人工神经网络虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用随机森林回归模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了随机森林回归在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的思路。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队选择了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求较高，训练过程也更加复杂。因此，在本研究中，研究团队更倾向于采用RFR模型，以提高预测效率和降低计算成本。

除了预测模型的构建，研究团队还对SrFBr的结构和电子特性进行了全面分析。通过DFT计算，研究团队确认了SrFBr的结构为正方形平面的Sr晶格，与交替排列的F和Br原子结合，形成了稳定的二维层状结构。这种结构不仅决定了SrFBr的光学特性，还影响了其电子行为。例如，Bader电荷分析和电子局域函数（ELF）分析表明，SrFBr的化学键合主要为离子键，且存在显著的电荷转移现象。这些结果进一步支持了SrFBr在紫外光电器件中的应用潜力。

在实验研究方面，尽管SrFBr的二维形式尚未得到广泛探索，但其三维形式在多个领域已展现出重要的应用价值。例如，SrFCl的三维形式被用于医疗成像、高温传感以及光导性和光致发光等研究。这些研究不仅揭示了SrFBr在三维形式中的优异性能，也为二维形式的研究提供了参考。此外，一些其他的二卤化物如BaFCl和BaFBr在光谱学和核检测系统中已被广泛应用，表明卤化物材料在多个应用领域中具有重要的研究价值。

研究团队在本研究中采用的计算方法主要包括第一性原理密度泛函理论（DFT）和机器学习技术。通过DFT计算，研究团队能够准确描述SrFBr的原子结构和电子特性，为后续的机器学习模型构建提供了基础数据。同时，机器学习技术的应用使得研究团队能够在较短的时间内完成对光学吸收光谱的预测，大大提高了研究效率。此外，研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在处理有限数据集时的优势，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

本研究的成果不仅为SrFBr作为宽禁带材料在紫外光电器件中的应用提供了理论支持，也为其他二维卤化物的研究提供了参考。研究团队认为，随着机器学习技术的不断发展，其在材料科学中的应用将越来越广泛。特别是在预测材料的光学吸收光谱方面，机器学习模型能够显著降低计算成本，提高预测效率，从而推动材料发现和设计的进程。

在本研究中，研究团队采用了人工神经网络（ANN）和随机森林回归（RFR）两种模型进行比较，以评估它们在预测SrFBr光学吸收光谱方面的表现。通过实验验证，研究团队发现RFR模型在预测精度和数据效率方面均优于ANN模型。具体而言，RFR模型在训练数据量仅为ANN的70%时，即可达到与ANN相当甚至更优的预测性能。这一发现表明，随机森林回归在处理有限数据集时具有更强的鲁棒性和泛化能力，为未来材料筛选和设计提供了新的工具。

研究团队还对训练过程进行了详细分析，揭示了RFR模型在特征选择方面的优势。这种能力使得模型能够在数据量有限的情况下，依然保持较高的预测精度。相比之下，ANN模型虽然能够捕捉复杂的非线性关系，但其对数据量的需求