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 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
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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 |
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