| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-30页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 太阳能电池基本原理 | 第11-23页 |
| 1.2.1 半导体基础 | 第11-13页 |
| 1.2.2 p-n结载流子动力学 | 第13-18页 |
| 1.2.3 光生伏特效应 | 第18-20页 |
| 1.2.4 太阳能电池性能 | 第20-23页 |
| 1.3 CdTe薄膜太阳能电池的发展 | 第23-24页 |
| 1.4 新型发射层与吸收层半导体材料的研究 | 第24-27页 |
| 1.5 课题的研究内容及意义 | 第27-30页 |
| 第二章 机器学习算法介绍 | 第30-42页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 机器学习建模流程 | 第30-33页 |
| 2.3 线性回归模型及其变种模型 | 第33-35页 |
| 2.3.1 线性回归模型 | 第33-34页 |
| 2.3.2 最小二乘法 | 第34页 |
| 2.3.3 LASSO回归模型与Ridge回归模型 | 第34-35页 |
| 2.4 决策树模型 | 第35-37页 |
| 2.4.1 决策树的定义和结构 | 第35-36页 |
| 2.4.2 决策树常用算法 | 第36-37页 |
| 2.4.3 决策树剪枝 | 第37页 |
| 2.5 强化学习 | 第37-40页 |
| 2.5.1 马尔科夫决策过程 | 第38-39页 |
| 2.5.2 Q-learning | 第39-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 CdTe太阳能电池模拟 | 第42-50页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 数据集 | 第42-44页 |
| 3.3 网格搜索与模型评估标准 | 第44-45页 |
| 3.4 回归模型的建模与调参 | 第45-46页 |
| 3.5 决策树的建模与特征重要性分析 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 模拟结果分析与最大效率点搜索 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 Q-learning建模 | 第50-52页 |
| 4.2.1 一元Q-learning模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 二元Q-learning模型 | 第52页 |
| 4.3 最大效率点搜索的初始值选取与电池参数分析 | 第52-54页 |
| 4.4 基于CdTe层的模拟效果分析与最大效率点搜索 | 第54-57页 |
| 4.5 基于CdS层的模拟效果分析与最大效率点搜索 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 总结 | 第62-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 作者在硕士研究生期间发表的论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
