[发明专利]一种基于机器学习技术预测SCR催化剂孔隙结构的方法有效
| 申请号： | 202110394289.X | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113205861B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 高翔;刘少俊;郑成航;杨洋;董毅;吴卫红;宋浩;张霄;冉明矗;林青阳;张悠;张涌新;翁卫国 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/30;G16C60/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 浙江永航联科专利代理有限公司 33304 | 代理人： | 蔡鼎 |
| 地址： | 310058 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种能够提高开发效率的基于机器学习技术预测SCR催化剂孔隙结构的方法。一种基于机器学习技术预测SCR催化剂孔隙结构的方法，包括以下步骤：收集已知的SCR催化剂信息作为数据建立数据库；对数据进行初筛和归一化，将数据库内数据按比例划分为训练集和测试集；采用训练集构建机器学习预测模型，采用交叉验证评估机器学习预测模型的泛化能力；采用测试集测试机器学习预测模型的精度并以评价指标进行评价；采用机器学习预测模型对SCR催化剂孔隙结构进行预测。本发明可以用于对未知催化剂的高通量筛选，与传统的实验‑表征开发手段相比，极大的节约了成本，加快了开发速度，可推广应用于各种吸附和催化材料的设计与开发。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 技术 预测 scr 催化剂 孔隙 结构 方法 | ||
【主权项】：
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