Machine Learning and Hybrid Modelling for Reaction Engineering (eBook)
420 Seiten
Royal Society of Chemistry (Verlag)
978-1-83767-018-5 (ISBN)
Lese- und Medienproben
Physical Model Construction;Data-driven Model Construction;Hybrid Model Construction;Model Structure Identification;Model Uncertainty Analysis;Interpretable Machine Learning for Kinetic Rate Model Discovery;Graph Neural Networks for the Prediction of Molecular Structure–Property Relationships;Reaction Network Simulation and Model Reduction;Hybrid Modelling Under Uncertainty: Effects of Model Greyness, Data Quality and Data Quantity;A Data-efficient Transfer Learning Approach for New Reaction System Predictive Modelling;Constructing Time-varying and History-dependent Kinetic Models via Reinforcement Learning;Surrogate and Multiscale Modelling for (Bio)reactor Scale-up and Visualisation;Statistical Design of Experiments for Reaction Modelling and Optimisation;Autonomous Synthesis and Self-optimizing Reactors;Industrial Data Science for Batch Reactor Monitoring and Fault Detection
Erscheint lt. Verlag | 20.12.2023 |
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Reihe/Serie | ISSN |
ISSN | |
ISSN | Theoretical and Computational Chemistry Series |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Naturwissenschaften ► Chemie ► Physikalische Chemie | |
Naturwissenschaften ► Chemie ► Technische Chemie | |
Technik | |
Schlagworte | ML |
ISBN-10 | 1-83767-018-8 / 1837670188 |
ISBN-13 | 978-1-83767-018-5 / 9781837670185 |
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