基于集成学习的分子吸收能含时密度泛函计算校正模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 机器学习方法简介 | 第9-10页 |
| 1.1.2 量子化学计算方法简介 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文内容与结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 数据计算方法 | 第15-22页 |
| 2.1 量子化学计算方法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 分子轨道理论 | 第15-16页 |
| 2.1.2 密度泛函理论 | 第16-18页 |
| 2.1.3 基组 | 第18-19页 |
| 2.2 数据实例 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 模型与计算方法 | 第22-30页 |
| 3.1 数据集划分方法 | 第22-23页 |
| 3.1.1 Kennard-Stone | 第22页 |
| 3.1.2 SPXY数据集划分 | 第22-23页 |
| 3.2 特征选择方法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 Pearson特征选择 | 第23-24页 |
| 3.2.2 序列前向选择 | 第24页 |
| 3.2.3 Lasso特征选择 | 第24-25页 |
| 3.3 回归建模方法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 单一机器学习回归建模方法 | 第25-27页 |
| 3.3.2 集成机器学习回归建模方法 | 第27-28页 |
| 3.4 模型评价 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第30-41页 |
| 4.1 实验方案 | 第30-31页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第31-40页 |
| 4.2.1 数据划分结果与分析 | 第31-32页 |
| 4.2.2 特征选择结果与分析 | 第32-33页 |
| 4.2.3 集成回归结果展示 | 第33-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 附录 | 第47-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第61页 |
