机器学习方法在磷酸铝分子筛定向合成中的应用作者:齐妙 著出版时间:2013年版内容简介 《机器学习方法在磷酸铝分子筛定向合成中的应用》采用基于统计的机器学习理论和方法对磷酸铝分子筛进行了大量的数据挖掘工作,主要介绍了一些经典的机器学习方法,并在磷酸铝合成数据库上进行了一系列的应用研究,估计缺失的合成参数,完善磷酸铝合成数据库;挖掘合成参数对合成产物某一特定结构的影响程度,为定向合成实验提供合理的解释;处理类不平问题对预测模型的性能影响,提高定向合成实验的成功率。《机器学习方法在磷酸铝分子筛定向合成中的应用》不仅对理论方法进行了详细的介绍,还对其应用进行了具体的描述与解析,不局限于对化学定向合成的研究,可扩展到其他领域的数据分析与建模研究,以期对计算机和化学研究人员进行交叉研究起到抛砖引玉的作用。目录第1章 绪论1.1 沸石分子筛1.2 磷酸铝分子筛1.3 分子筛的应用与发展1.4 研究意义与研究内容参考文献第2章 磷酸铝合成反应数据库2.1 磷酸铝合成反应数据库参数2.2 磷酸铝分子筛孔道维数2.3 磷酸铝分子筛骨架元素组成2.4 产物的结构维数2.5 合成模板剂2.6 本章小结参考文献第3章 经典机器学习方法3.1 数据降维与回归方法3.1.1 主成分分析3.1.2 岭回归3.1.3 偏最小二乘3.1.4 Logistic回归3.2 数据聚类与分类方法3.2.1 模糊c均值3.2.2 K近邻分类器3.2.3 BP神经网络3.2.4 决策树3.2.5 支持向量机3.2.6 Ada BOOSt3.3 本章小结参考文献第4章 补值方法在磷酸铝合成数据库上的研究与应用4.1 背景介绍4.2 补值方法简介4.2.1 K近邻补值方法4.2.2 奇异值分解补值方法4.2.3 BP补值方法4.2.4 最小二乘补值方法4.3 实验结果与分析……第5章 特征选择方法在磷酸铝合成数据库上的研究与应用第6章 采样方法在磷酸铝合成数据库上的研究与应用 上一篇: 大连理工大学学术文库 超临界条件下环状碳酸酯的催化合成 [吕小兵 著] 2013年版 下一篇: 波普分析 [卢汝梅 主编] 2014年版