Cross-domain assessment of feature effectiveness in functional materials prediction via multiple machine larning models / Maroua Rogti

Public ISBD Titre : Cross-domain assessment of feature effectiveness in functional materials prediction via multiple machine larning models Type de document : document multimédia Auteurs : Maroua Rogti, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Bouchra Kaima Mechraoui, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière Année de publication : 2025 Importance : 56 p. Note générale : Option : Materials physics Langues : Anglais Mots-clés : Pymatgen library  Functional materials  Machine learning  Regression models  Principal component analysis Résumé : This study explores the impact of feature selection on the accuracy of band gap prediction across two distinct material datasets: nonlinear optical (NLO) compounds and perovskite-structured ABX₃ materials. Features were extracted from the Pymatgen library in Python. The NLO dataset includes 224 chemically diverse compounds collected from literature, while the perovskite dataset consists of 643 ABX₃ materials with X being O, S, Se, F, Cl, Br, or I, sourced from the OQMD database. Several machine learning models were employed, with the Random Forest Regressor (RFR) consistently achieving the best performance. For the ABX₃ dataset, RFR yielded a mean absolute error (MAE) of 0.4941 eV using the top 10 features and 0.5044 eV with all features; for the NLO dataset, the model achieved 0.3309 eV and 0.3238 eV, respectively. Dimensionality reduction through Principal Component Analysis (PCA) did not enhance the results compared to manually selected or full feature sets. These findings highlight the significance of proper feature engineering, especially when relying on descriptors generated by automated tools like Pymatgen, to improve the efficiency and reliability of machine learning applications in materials discovery. note de thèses : Mémoire de master en physique Cross-domain assessment of feature effectiveness in functional materials prediction via multiple machine larning models [document multimédia] / Maroua Rogti, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Bouchra Kaima Mechraoui, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière, 2025 . - 56 p. Option : Materials physics Langues : Anglais Mots-clés : Pymatgen library  Functional materials  Machine learning  Regression models  Principal component analysis Résumé : This study explores the impact of feature selection on the accuracy of band gap prediction across two distinct material datasets: nonlinear optical (NLO) compounds and perovskite-structured ABX₃ materials. Features were extracted from the Pymatgen library in Python. The NLO dataset includes 224 chemically diverse compounds collected from literature, while the perovskite dataset consists of 643 ABX₃ materials with X being O, S, Se, F, Cl, Br, or I, sourced from the OQMD database. Several machine learning models were employed, with the Random Forest Regressor (RFR) consistently achieving the best performance. For the ABX₃ dataset, RFR yielded a mean absolute error (MAE) of 0.4941 eV using the top 10 features and 0.5044 eV with all features; for the NLO dataset, the model achieved 0.3309 eV and 0.3238 eV, respectively. Dimensionality reduction through Principal Component Analysis (PCA) did not enhance the results compared to manually selected or full feature sets. These findings highlight the significance of proper feature engineering, especially when relying on descriptors generated by automated tools like Pymatgen, to improve the efficiency and reliability of machine learning applications in materials discovery. note de thèses : Mémoire de master en physique

Data mining of physical properties and non-linear optical parameters for materials enhancement / Bouchra Kaima Mechraoui

Public ISBD Titre : Data mining of physical properties and non-linear optical parameters for materials enhancement Type de document : texte manuscrit Auteurs : Bouchra Kaima Mechraoui, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Selmane Ferchane, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière Année de publication : 2022 Importance : 59 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Materials physics (Physique des matériaux) Langues : Anglais Mots-clés : NLO materials  Principal component analysis (PCA)  Partial least square (PLS)  Band gap Résumé : Mid-infrared (IR) nonlinear optical (NLO) materials with high performance have a great importance for technological applications in many civil and military fields. However, it still a big challenge to discover new mid-IR NLO materials that achieve a good balance between the NLO effect and band gap. In this work, we study the correlation between the position of the atoms in the periodic table (period and group) and the band gap and nonlinear optical coefficients for the NLO compounds took advantage of the principal component analysis (PCA) .where 91 ternary and 141 quaternary compounds from experimental and DFT calculations data are selected. Based on these results and machine learning models, we employed partial least square (PLS) to predict the band gap of the NLO crystals. Since we get a linear relation that correlate the band gap and the position of the atoms in periodic table. note de thèses : Mémoire de master en physique Data mining of physical properties and non-linear optical parameters for materials enhancement [texte manuscrit] / Bouchra Kaima Mechraoui, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Selmane Ferchane, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière, 2022 . - 59 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Materials physics (Physique des matériaux) Langues : Anglais Mots-clés : NLO materials  Principal component analysis (PCA)  Partial least square (PLS)  Band gap Résumé : Mid-infrared (IR) nonlinear optical (NLO) materials with high performance have a great importance for technological applications in many civil and military fields. However, it still a big challenge to discover new mid-IR NLO materials that achieve a good balance between the NLO effect and band gap. In this work, we study the correlation between the position of the atoms in the periodic table (period and group) and the band gap and nonlinear optical coefficients for the NLO compounds took advantage of the principal component analysis (PCA) .where 91 ternary and 141 quaternary compounds from experimental and DFT calculations data are selected. Based on these results and machine learning models, we employed partial least square (PLS) to predict the band gap of the NLO crystals. Since we get a linear relation that correlate the band gap and the position of the atoms in periodic table. note de thèses : Mémoire de master en physique

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MP 01-104	MP 01-104	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

Étude de La relation entre la liaison interatomique et les caractéristiques physiques des trois composés, AgNiO₂ , SrTiO₃ , C₂H₄O / Boubakeur Smaida

Public ISBD Titre : Étude de La relation entre la liaison interatomique et les caractéristiques physiques des trois composés, AgNiO₂ , SrTiO₃ , C₂H₄O Type de document : document multimédia Auteurs : Boubakeur Smaida, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Bouchra Kaima Mechraoui, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière Année de publication : 2025 Importance : 50 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Chimie inorganique Langues : Français Mots-clés : Liaisons chimiques  Propriétés des matériaux  Théorie de la fonctionnelle de la densité  DFT Résumé : Ce mémoire traite de la relation entre les liaisons interatomiques et les propriétés des matériaux, notamment les métaux, les céramiques et les polymères. L’étude montre comment la nature des liaisons chimiques (métalliques, ioniques ou covalentes) influence directement les propriétés physiques et électroniques des matériaux, comme la conductivité, la dureté ou la bande interdite. À l’aide de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et des logiciels de simulation CASTEP et DMol³, trois composés types ont été analysés : AgNiO₂ (métallique), SrTiO₃ (semi-conducteur) et C₂H₄O (isolant). Les résultats montrent que la nature des liaisons détermine le comportement électronique, soulignant l'importance de la structure atomique pour le développement de matériaux adaptés aux applications technologiques. note de thèses : Mémoire de master en chimie Étude de La relation entre la liaison interatomique et les caractéristiques physiques des trois composés, AgNiO₂ , SrTiO₃ , C₂H₄O [document multimédia] / Boubakeur Smaida, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Bouchra Kaima Mechraoui, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière, 2025 . - 50 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Chimie inorganique Langues : Français Mots-clés : Liaisons chimiques  Propriétés des matériaux  Théorie de la fonctionnelle de la densité  DFT Résumé : Ce mémoire traite de la relation entre les liaisons interatomiques et les propriétés des matériaux, notamment les métaux, les céramiques et les polymères. L’étude montre comment la nature des liaisons chimiques (métalliques, ioniques ou covalentes) influence directement les propriétés physiques et électroniques des matériaux, comme la conductivité, la dureté ou la bande interdite. À l’aide de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et des logiciels de simulation CASTEP et DMol³, trois composés types ont été analysés : AgNiO₂ (métallique), SrTiO₃ (semi-conducteur) et C₂H₄O (isolant). Les résultats montrent que la nature des liaisons détermine le comportement électronique, soulignant l'importance de la structure atomique pour le développement de matériaux adaptés aux applications technologiques. note de thèses : Mémoire de master en chimie

دراسة ادمصاص الذرات الثقيلة السامة الزرنيخ و الكادميوم و النيكل على انواع مختلفة من انابيب الكربون النانوية باستخدام نظرية الكثافة الدالية / عبد الرحمن تونسي

Public ISBD Titre : دراسة ادمصاص الذرات الثقيلة السامة الزرنيخ و الكادميوم و النيكل على انواع مختلفة من انابيب الكربون النانوية باستخدام نظرية الكثافة الدالية Type de document : document multimédia Auteurs : عبد الرحمن تونسي, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Bouchra Kaima Mechraoui, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière Année de publication : 2025 Importance : 64 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : كيمياء عضوية Chimie organique Langues : Arabe Mots-clés : ادمصاص الذرات الثقيلة السامة  الزرنيخ  الكادميوم  النيكل  انابيب الكربون النانوية  نظرية الكثافة الدالية note de thèses : Mémoire de master en chimie دراسة ادمصاص الذرات الثقيلة السامة الزرنيخ و الكادميوم و النيكل على انواع مختلفة من انابيب الكربون النانوية باستخدام نظرية الكثافة الدالية [document multimédia] / عبد الرحمن تونسي, Auteur ; Ali Benghia, Directeur de thèse ; Bouchra Kaima Mechraoui, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière, 2025 . - 64 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : كيمياء عضوية Chimie organique Langues : Arabe Mots-clés : ادمصاص الذرات الثقيلة السامة  الزرنيخ  الكادميوم  النيكل  انابيب الكربون النانوية  نظرية الكثافة الدالية note de thèses : Mémoire de master en chimie

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