定量结构-性质关系（QSPR）作为一种有效的工具，可以弥补实验方法在性质数据库中的不足，并在分析模型获得的结构因素的基础上，为设计新的染料提供启发。本文介绍了QSPR的建模过程以及在染料敏化太阳能电池（DSSCs）性能预测方面的分子描述符，综述了QSPR目前已建立的机器学习与深度学习模型，并总结了QSPR模型在DSSCs中的相关应用，最后对光电转换效率基于深度学习QSPR的研究进展和趋势进行展望。
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