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基于深度神经网络(DNN)和迁移学习(TL),使用少量数据建立TL模型,精准预测了金属有机骨架(MOFs)的甲烷和氢气输送性能.首先,使用8414个MOFs在298 K/65 bar~298 K/5.8 bar(1 bar=0.1 MPa)条件下的甲烷输送数据训练一个决定系数(R2)为0.973的DNN[源任务(ST)模型].随后,将ST模型的部分参数冻结,使用100个MOFs在233 K/65 bar~358 K/5.8 bar条件下的甲烷输送数据和100个MOFs在198 K/100 bar~298 K/5 bar条件下的氢气输送数据分别微调ST模型,进行TL建模.结果表明,两个TL模型的R2分别为0.968和0.945,均高于其它5个传统的ML模型.所开发的TL模型在预测小数据集时具有高精度与高稳定性.最后,使用排列特征重要度方法来计算描述符重要度,明确了模型之间的“知识”共享情况,并在此基础上探讨了重要描述符和输送能力之间的关系. 相似文献
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基于四象限光电传感器技术,针对大型半导体物料传输设备的高精度定位需求,设计了一套高精度定位和补偿系统。经过验证,这种基于四象限传感器的定位方法可有效应用于高精度物料传输系统,进行定位并且进行位置补偿后完成物料准确定位传输。 相似文献