| 标题 |
 Developing Machine Learning Models for Predicting Multiple Physical Properties of Ionic Liquids through a Combined Constitution-Structure-Interaction Descriptor 通过组合的组成-结构-相互作用描述符开发预测离子液体多种物理性质的机器学习模型
相关领域
化学
机器学习
概化理论
人工智能
离子液体
支持向量机
特征选择
梯度升压
计算机科学
随机森林
催化作用
数学
生物化学
统计
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Journal of Chemical & Engineering Data 作者：Chenyang Wang; Cancan Song; Guobing Zhou; Zhongyang Dai; Zhen Yang 出版日期：2024-08-16 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
Kao
大力的冬萱
OK
cdercder
ale
Avalonx
Nole
初景
sagitar
lizishu
行走的荷尔蒙
zzzz
乐空思
Oracle
MozzieMiao
YZ
arniu2008
雪满头
Copyright
Dean
皖公网安备34019202002308
