机器学习方法在磷酸铝分子筛定向合成中的应用pdf电子书版本下载

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第1章 绪论 1

1.1 沸石分子筛 3

1.2 磷酸铝分子筛 4

1.3 分子筛的应用与发展 6

1.4 研究意义与研究内容 7

参考文献 11

第2章 磷酸铝合成反应数据库 17

2.1 磷酸铝合成反应数据库参数 18

2.2 磷酸铝分子筛孔道维数 22

2.3 磷酸铝分子筛骨架元素组成 23

2.4 产物的结构维数 24

2.5 合成模板剂 25

2.6 本章小结 26

参考文献 27

第3章 经典机器学习方法 29

3.1 数据降维与回归方法 30

3.1.1 主成分分析 30

3.1.2 岭回归 32

3.1.3 偏最小二乘 33

3.1.4 Logistic回归 37

3.2 数据聚类与分类方法 39

3.2.1 模糊c均值 39

3.2.2 k近邻分类器 41

3.2.3 BP神经网络 42

3.2.4 决策树 44

3.2.5 支持向量机 47

3.2.6 AdaBoost 51

3.3 本章小结 53

参考文献 54

第4章 补值方法在磷酸铝合成数据库上的研究与应用 61

4.1 背景介绍 62

4.2 补值方法简介 63

4.2.1 k近邻补值方法 64

4.2.2 奇异值分解补值方法 64

4.2.3 BP补值方法 65

4.2.4 最小二乘补值方法 65

4.3 实验结果与分析 66

4.3.1 补值实验设计与结果分析 67

4.3.2 补值算法对现有数据的修正 80

4.4 本章小结 81

参考文献 82

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 87

5.1 背景介绍 88

5.2 特征选择方法简介 89

5.3 集成式特征选择方法 90

5.3.1 特征预排序阶段 90

5.3.2 特征加权融合阶段 94

5.3.3 再选择阶段 95

5.3.4 实验结果与分析 96

5.4 基于随机子空间的特征选择方法 101

5.4.1 基于PCA的随机子空间方法 102

5.4.2 Fisher得分融合与顺序前向搜索 103

5.4.3 实验结果与分析 103

5.5 本章小结 108

参考文献 109

第6章 采样方法在磷酸铝合成数据库上的研究与应用 113

6.1 背景介绍 114

6.2 采样方法简介 115

6.3 基于FCM采样方法 117

6.4 基于FCM采样方法对特定合成产物类型的预测 119

6.4.1 采用岭回归方法预测合成产物的类型 124

6.4.2 采用偏最小二乘和Logistic回归方法预测合成产物的类型 131

6.5 本章小节 136

参考文献 137