机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE和R2)(2)小提琴图绘制及评估实例:以PBO为例,比较不同模型的...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。3.机器学习在结构设计优化中的应用1.基于机...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linearregressiondecisiontree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软...

AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(Suppor...

AI时代组织如何进化?如何加速AI转型?

决策能力:中层需具备复杂情境下的决策能力,包括项目规划、资源与优先级分配等。AI可以提供决策树、模拟预测等工具,帮助员工评估不同决策的影响,从而快速做出有效决策。风险识别:中层需把控业务进度,识别潜在风险并做出预案。AI可进行数据挖掘与集成,并实时监控业务流程,提示异常行为;特别是当AI具备推理分析能力后,可进...

Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN

如果某人想要快速训练模型,他应该使用MLP(www.e993.com)2024年10月31日。然而,在其他情况下,KAN应该与MLP相当或更好,这使得它们值得尝试。图6.1中的决策树可以帮助决定何时使用KAN。简而言之,如果你关心可解释性和/或准确性,并且慢速训练不是主要问题,作者建议尝试KAN。

...化合物|苗头|先导|新药|药物|改造|研发|设计|分子|结构|生物|...

Hansch方程是其中一种经典的2D-QSAR模型,用于描述分子结构与生物活性之间的关系。该方程基于分子信息(如物理化学性质和结构参数),通过线性回归分析来预测分子的生物活性。Hansch方程的经典形式为:log(1/C)=k1π+k2σ+k3Es+k4C代表测量时对应的底物浓度,kn为回归系数,π为疏水参数,σ为哈密顿电性...

...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法

决策树说明了前列腺癌的比较诊断途径。ISUP国际泌尿病理学会、MRI磁共振成像、PI-RADS前列腺成像报告和数据系统、PSA前列腺特异性抗原、STHLM3斯德哥尔摩32.4指标测试前列腺特异性抗原检测(指标检测1a)被广泛用作早期检测PCa的初始检测。为了调查与较低PSA值相关的灰色区域,其中假阳性结果的风险最高,我们将...

万字长文|知识图谱之本体结构与语义解耦——知识建模看它就够了!

Schema是知识的“元数据”表达方式,定义了知识的概念的属性,关系,属性及约束。主要实现了实体的结构化和实体间的关系的定义。实体物理世界或数字世界存在的事物是一个实体,实体对应于数据表中的一行记录。实体类型,即实体的“schema”。它是对具有共同数据结构(特征)的一类数据实例的“元数据”模式定义。因此每一...

结构化数据,最熟悉的陌生人

1.传统方法——树虽然绝大多数数据是非结构化格式的,但是结构化数据普遍存在于各类商业应用软件和系统中,例如产品数据存储,交易日志,ERP和CRM系统中都存在大量结构化数据,这些结构化数据仍应用着陈旧的数据技术处理,如基于规则的系统,决策树等。这样的方法需要人工进行特征提取,操作繁琐且需要耗费大量人力进行数据...