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增强自适应机器学习与反应优化的动力学建模( Augmenting Adaptive Machine Learning with Kinetic Modeling for Reaction Optimization )
A. Filipa Almeida Filipe A. P. Ataíde Rui M. S. Loureiro Rui Moreira Tiago Rodrigues
我们将随机抽样和主动机器学习(ML)相结合来优化异丙酚的合成，只执行了所有可能的Friedlnder反应的3%。利用动力学模型，通过提取机械学知识来增强机器的直观性，并验证了用最优化方法可以获得全局最优解。我们的研究为多尺度方法的潜力提供了证据，以加快获取化学物质的速度，进一步以数据驱动的方式使有机化学民主化。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
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