基于机器学习的改性麦槽吸附重金属构效关系模型研究

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基于机器学习的改性麦槽吸附重金属构效关系模型研究

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基于机器学习的改性麦槽吸附重金属构效关系模型研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-21页
· 研究背景与意义	第9-10页
· 改性生物吸附重金属的研究现状	第10-12页
· 传统技术处理重金属离子	第10-11页
· 生物吸附法处理重金属的研究现状	第11页
· 麦糟吸附法处理重金属的研究现状	第11-12页
· QSAR研究进展	第12-18页
· 数据收集	第12-13页
· 描述符计算	第13-14页
· 描述符筛选	第14页
· 模型建立	第14-17页
· 模型评价	第17-18页
· 论文主要内容与章节安排	第18-21页
第二章特征筛选技术	第21-31页
· 特征选择理论	第21-26页
· 遗传算法	第22-24页
· 启发式方法	第24页
· 逐步回归法	第24页
· 低秩打分	第24-26页
· 特征提取理论	第26-30页
· 主成分分析	第26-27页
· 流形学习	第27-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章基于机器学习的改性麦糟吸附重金属离子模型研究	第31-41页
· 麦糟官能团吸附重金属离子机理	第31-33页
· 化学方法改性麦糟实验	第33页
· 基于机器学习的吸附模型	第33-39页
· 数据收集与预处理	第33-34页
· 模型选择	第34-36页
· 模型结果与分析	第36-39页
· 本章小结	第39-41页
第四章基于特征选择的改性麦糟吸附重金属QSAR模型	第41-59页
· 数据准备	第41-48页
· 改性麦糟成分	第41-46页
· 基于矩阵补全的实验数据恢复	第46-48页
· 算法模型	第46-48页
· 数据补全	第48页
· 描述符计算	第48页
· 基于特征选择方法的描述符筛选	第48-52页
· 基于逐步回归的描述符选择	第49-51页
· 基于低秩打分的描述符选择	第51-52页
· 基于特征选择的改进型QSAR模型	第52-57页
· 支持向量回归机模型	第53-55页
· 偏最小二乘模型	第55-57页
· 模型总结	第57页
· 本章小结	第57-59页
第五章基于特征提取的改性麦糟吸附重金属QSAR模型	第59-71页
· 主成分分析的特征提取	第59-60页
· 流形学习的特征提取	第60-65页
· 流形学习的参数选择	第62-64页
· 基于ISOMAP的特征提取	第64页
· 基于LLE的特征提取	第64-65页
· 基于特征提取的改进型QSAR模型	第65-70页
· 支持向量回归机模型	第65-67页
· 偏最小二乘法模型	第67-69页
· 模型分析	第69-70页
· 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
· 总结	第71-72页
· 展望	第72-73页
参考文献	第73-77页
附录	第77-79页
附表一:PAM改性实验数据(略)	第77页
附表二:无机改性实验数据(略)	第77页
附表三:有机改性数据(略)	第77页
附表四:符号对照表	第77-79页
致谢	第79-80页
攻读学位期间发表论文	第80-81页

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