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基于机器学习算法的稀土元素掺杂TiO2光催化活性分析
基于机器学习算法的稀土元素掺杂TiO2光催化活性分析
作者:
史载锋
吴兴惠
吴迪
周玉萍
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
稀土掺杂二氧化钛
数据分析
机器学习
光催化活性预测
摘要:
机器学习是人工智能及机器学习领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题.在化学领域,稀土金属掺杂二氧化钛光催化剂提高光催化活性的研究已有大量研究,但掺杂机理一直存在争论,基于第一性原理的算法复杂且存在误差.为了探索能够不需要化学结构数学模型,以元素电子结构等基础数据为先验知识,通过计算机算法准确预测光催化剂活性,采用线性回归、高斯过程回归、支持向量机回归、K-最近邻法对稀土TiO2光电性质进行预测研究,并通过实验验证基于逐步回归分析的关键因素分析的有效性与基于关键因素的k-NN回归模型的优势.结果表明,使用逐步回归分析得到的关键特征所得的预测性能更好.对比不同的回归方法的预测性能可知,k-NN的预测性能最好.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于机器学习算法的稀土元素掺杂TiO2光催化活性分析
来源期刊
南京师范大学学报(工程技术版)
学科
工学
关键词
稀土掺杂二氧化钛
数据分析
机器学习
光催化活性预测
年,卷(期)
2017,(3)
所属期刊栏目
计算机工程
研究方向
页码范围
87-92
页数
6页
分类号
TP181
字数
5487字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-1292.2017.03.013
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
史载锋
海南师范大学化学与化工学院
70
362
11.0
15.0
2
吴兴惠
海南师范大学信息科学与技术学院
33
80
5.0
7.0
3
周玉萍
海南师范大学信息科学与技术学院
52
91
5.0
8.0
4
吴迪
海南师范大学化学与化工学院
5
3
1.0
1.0
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引文网络
引文网络
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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二级引证文献
(0)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
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参考文献(1)
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参考文献(6)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
2017(8)
参考文献(8)
二级参考文献(0)
2017(8)
参考文献(8)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
稀土掺杂二氧化钛
数据分析
机器学习
光催化活性预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京师范大学学报(工程技术版)
主办单位:
南京师范大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1672-1292
CN:
32-1684/T
开本:
大16开
出版地:
南京市宁海路122号
邮发代号:
创刊时间:
2001
语种:
chi
出版文献量(篇)
1491
总下载数(次)
3
总被引数(次)
7734
相关基金
海南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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