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论文架构
发布于: 2024-8-14
最后更新: 2025-1-24
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1. 引言
1.1 研究背景
1.2 问题陈述
1.3 研究目标和意义
1.4 论文结构安排
2. 相关工作
2.1 化学反应产率预测的研究现状
2.2 基于机器学习的方法
随机森林
支持向量机
K
2.3 基于深度学习的方法
神经网络
卷积神经网络
递归神经网络
2.4 本研究的创新点
3. 方法
3.1 数据集介绍
3.2 数据预处理
3.2.1 分子指纹提取
3.2.2 特征缩放
3.2.3 特征选择
3.3 模型构建
3.3.1 随机森林
3.3.2 支持向量机
3.3.3 神经网络
3.4 模型集成
3.4.1 加权平均法
3.4.2 投票法
3.4.3 堆叠法
3.5 模型评估
3.5.1 均方误差(MSE)
3.5.2 均方根误差(RMSE)
3.5.3 平均绝对误差(MAE)
3.5.4 决定系数(R²)
4. 实验结果及分析
4.1 单一模型的实验结果
4.2 集成模型的实验结果
4.3 参数调优的实验结果
5. 结论
6. 核心代码分析
6.1 数据预处理
6.2 随机森林模型的构建
6.3 神经网络模型的构建
6.4 模型集成
6.5 模型评估指标的计算
7. 附录:完整代码
7.1 导入必要的库
7.2 数据加载与初步处理
7.3 数据预处理
7.4 模型构建与训练
7.5 模型集成
7.6 模型评估
7.7 可视化结果
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2.2 基于机器学习的方法
随机森林
支持向量机
K
2.3 基于深度学习的方法
神经网络
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递归神经网络
2.4 本研究的创新点
3. 方法
3.1 数据集介绍
3.2 数据预处理
3.2.1 分子指纹提取
3.2.2 特征缩放
3.2.3 特征选择
3.3 模型构建
3.3.1 随机森林
3.3.2 支持向量机
3.3.3 神经网络
3.4 模型集成
3.4.1 加权平均法
3.4.2 投票法
3.4.3 堆叠法
3.5 模型评估
3.5.1 均方误差(MSE)
3.5.2 均方根误差(RMSE)
3.5.3 平均绝对误差(MAE)
3.5.4 决定系数(R²)
4. 实验结果及分析
4.1 单一模型的实验结果
4.2 集成模型的实验结果
4.3 参数调优的实验结果
5. 结论
6. 核心代码分析
6.1 数据预处理
6.2 随机森林模型的构建
6.3 神经网络模型的构建
6.4 模型集成
6.5 模型评估指标的计算
7. 附录:完整代码
7.1 导入必要的库
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