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摘要：本发明公开了一种辅助构筑污泥炭活性位点的机器学习方法及系统，属于污泥炭活性位点研究技术领域。包括收集污泥基催化剂参数；对污泥基催化剂参数数据集中的数据进行预处理；选取每个活性位点预测性能的最佳模型；对每个活性位点预测性能的最佳模型进行分析；输入污泥原料和制备条件参数至集成模型进行污泥炭的活性位点预测，得到污泥炭的活性位点预测结果。本发明有助于准确预测污泥炭催化剂表面的关键活性位点并高通量筛选位点的构筑条件。
主权项：1.一种辅助构筑污泥炭活性位点的机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：收集污泥基催化剂参数，构建用于预测污泥炭基催化剂活性位点的污泥基催化剂参数数据集；对污泥基催化剂参数数据集中的数据进行预处理，并将预处理后的污泥基催化剂参数数据集划分为训练集和测试集；分别将训练集输入到多个机器学习回归算法模型进行训练，并利用测试集分别对多个机器学习回归算法模型进行预测性能评估，选取每个活性位点预测性能的最佳模型；对每个活性位点预测性能的最佳模型进行分析，并定量评估污泥原料组成和热解参数对活性位点预测的贡献度，根据贡献度选取最佳模型的最优污泥原料和制备条件参数；输入污泥原料和制备条件参数至集成模型进行污泥炭的活性位点预测，得到污泥炭的活性位点预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种辅助构筑污泥炭活性位点的机器学习方法及系统
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