Unlocking prediction and optimal design of CO2 methanation catalysts via active learning-enhanced interpretable ensemble learning

Proposed a framework for predicting and optimizing CO2 methanation catalysts using active learning-enhanced interpretable ensemble learning. [Display omitted] •An active learning-enhanced ensemble framework is proposed for catalyst optimization.•Shapley additive explanations and partial dependence a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Chemical engineering journal (Lausanne, Switzerland : 1996) Ročník 509; s. 161154
Hlavní autoři:	Yang, Qingchun, Bao, Runjie, Wang, Zhao, Guo, Qiwen, Pan, Yifei, Zhou, Xin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.04.2025
Témata:	Active learning Catalyst optimization CO2 methanation Ensemble models Interpretable Ensemble models CO2 methanation Active learning Interpretable Catalyst optimization
ISSN:	1385-8947
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!