【摘 要】
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准确理解并精确预测多相反应器内复杂的流体力学特性、传递现象及反应特征,是过程工程领域的热点方向之一。随着试验测量技术及高性能计算机的快速发展,研究者可以获取高精度
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1862201,21776173,91834303,21625603)
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准确理解并精确预测多相反应器内复杂的流体力学特性、传递现象及反应特征,是过程工程领域的热点方向之一。随着试验测量技术及高性能计算机的快速发展,研究者可以获取高精度的多维瞬态流场数据集。近十年来,机器学习作为一门新兴学科,越来越广泛地应用于数据挖掘、图像识别、智能控制等领域。本文概述了几种常用的机器学习方法(包括神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型、聚类算法模型等),总结了机器学习模型的构建过程(包括数据集的建立、特征变量的选择、算法框架的选取、模型参数的调优、模型验证与测试等),综述了机器学习辅助多相
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