姓名：钟承权

专业职务：预聘副教授

电子邮件：zhongchengquan@gmail.com

通讯地址：福建省厦门市集美区石鼓路9号

教育背景

2020.09至2024.12，哈尔滨工业大学（深圳），博士

2017.09至2020.06，宁波大学，硕士

2013.09至2017.06，哈尔滨理工大学，学士

工作履历

2025.08至今，集美大学，海洋装备与机械工程学院，预聘副教授

教学工作

集美大学海洋装备与机械工程学院机械电子工程专业专任教师，主要承担《传感器与测试技术》、《人工智能概论》等相关课程教学任务。

科研工作

研究方向：

人工智能与功能材料的交叉领域，围绕高温超导体与钙钛矿光伏材料，发展高精度机器学习模型与深度生成模型，实现临界温度等关键性能的预测及材料成分/结构的逆向设计。在此基础上，面向海上光伏与海洋可再生能源利用，运用扩散生成模型、图神经网络等方法构建“数据–模型–预测–实验验证”的闭环体系，探索兼具高效率与高稳定性的海洋适用钙钛矿光伏材料与器件。

论文与专利

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论文

（1）Zhong, C.; Zhang, J.; Wang, Y.; Long, Y.; Zhu, P.; Liu, J.; Hu, K.; Chen, J.; Lin, X. High‐performance diffusion model for inverse design of high Tc superconductors with effective doping and accurate stoichiometry. InfoMat 2024, e12519.（IF=22.5，Cover Article）

（2） Zhong, C.; Zhang, J.; Lu, X.; Zhang, K.; Liu, J.; Hu, K.; Chen, J.; Lin, X. Deep Generative Model for Inverse Design of High-Temperature Superconductor Compositions with Predicted Tc > 77 K. ACS Appl. Mater. Interfaces 2023, 15 (25), 30029-30038. （IF=9.5）

（3）Zhong, C.; Zhang, J.; Hu, K; X Lin, Enhancing Superconductor Critical Temperature Prediction: A Novel Machine Learning Approach Integrating Dopant Recognition, ACS Appl. Mater. Interfaces 2024,16(26), 60472-60481. (IF=9.5)

（4）Zhong, C.; Dan, Y.; Zhang, P.; Wang, J. Self-assembly Urchin-like Au-NSs Arrays and Application as Surface-enhanced Raman Scattering Substrates. Materials Letters 2020, 234, 125-128. （IF=3.0）

（5) Zhong, C.; Wang, L.; Lu, X.; Zhang, K.; Hu, K; X Lin, Simulated Gradient Drift in Diffusion Model for Designing Superconductors over 140 K, Materials Horizon. (IF=10, under revision)

（6）Wang Y#.; Zhong, C#.; Hu, K.; Lin, X. High-Performance Stacking Ensemble Learning for Thermoelectric Figure-of-Merit Prediction, Materials & Design 2025, 249, 113552 ( IF=7.6, 共同一作)

（6）Long, Y#.; Zhong, C#.; Zhang, J.; Lu, X.; Zhang, K.; Liu, J.; Hu, K; X Lin, Inverse Design of High-performance Thermoelectric Materials via Generative Model Combined with Experimental Verification, ACS Appl. Mater. Interfaces 2025, 17(13), 19856–19867 ( IF=9.5, 共同一作)

（7）Liu H#.; Yang A#; Zhong, C#.; Zhang, J.; Lu, X.; Zhang, K.; Liu, J.; Hu, K; X Lin, Integration of Microstructural Image Data into Machine Learning Models for Advancing High- Performance Perovskite Solar Cell Design, ACS Energy Letters, 2025(10),1884-1891 ( IF=20.8, 共同一作)

（8）Zhang, J.; Zhong, C.; Lu, X.; Hu, K.; Lin, X. Crystal Structure Graph Neural Networks for。High-performance Superconducting Critical Temperature Prediction. Science China Materials 2024, (IF=8.1)

(9) Zhang, J.; Zhang, K.; Xu, S.; Li, Y.; Zhong, C.; Zhao, M.; Qiu, H.-J.; Qin, M.; Xiang, X.-D.; Hu, K. An Integrated Machine Learning Model for Accurate and Robust Prediction of Superconducting Critical Temperature. Journal of Energy Chemistry 2023, 78, 232-239. （IF=13.1）

专利

（1）林熹，钟承权，刘家凯，张靖梓，陶求华，王越琳，胡凯龙，杨安泰，姚克欣，基于钙钛矿太阳能电池SEM图片的光电性能预测方法

（2）林熹，钟承权，刘家凯，张靖梓，陶求华，王越琳，胡凯龙，杨安泰，姚克欣，基于梯度引导的超导体逆向设计方法及系统

（3）王军，钟承权，单雅倩，宁爱凤，一种铁纳米点阵辅助制备自组装杨梅状金 SRES 衬底的方法

（4）刘家凯，林熹，杨安泰，张靖梓，钟承权，刘昊天，胡凯龙，基于生成模型的钙钛矿组分分析装置

（5）刘家凯，林熹，杨安泰，张靖梓，钟承权，刘昊天，胡凯龙，一种钙钛矿钝化剂钝化策略评估方法、装置、设备及介质

（6）刘家凯，林熹，杨安泰，张靖梓，钟承权，刘昊天，胡凯龙，基于机器学习的钙钛矿太阳能电池设计方法及装置

专著

《材料基因与人工智能》，机械工业出版社，出版中，副主编