Predicting Dielectric Polymer Component from Different Properties via Machine Learning Method
编号:564 访问权限:仅限参会人 更新:2022-08-29 16:18:59 浏览:134次 张贴报告

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摘要
Designing  linear polymer of excellent insulating properties  is always a disturbing  problem in  polymer design aspect, especially positively design, which means positively get structure formula from possible properties. Many inspiring methods have been put effort into the aspect.  In this manuscript, a new method has been proposed for predicting possible fragments in linear polymer and design the possible structure from targeted properties. Random forest method and Gaussian process classifier method has been used for establish the connection between five  properties and 362 possible seed fragments. In the end, a example with  properties values of PEI has been put through the method and different candidates with similar properties has been assembled including PEI polymer.
关键词
 linear polymer,polymer design,Random forest method,Gaussian process classifier,possible seed fragments
报告人
Yujie Zhu
Tsinghua University

稿件作者
Yujie Zhu Tsinghua University
Qi Li Tsinghua University
Jinliang He Tsinghua University
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重要日期
  • 会议日期

    09月25日

    2022

    09月29日

    2022

  • 08月15日 2022

    提前注册日期

  • 09月10日 2022

    报告提交截止日期

  • 11月10日 2022

    注册截止日期

  • 11月30日 2022

    初稿截稿日期

  • 11月30日 2022

    终稿截稿日期

主办单位
IEEE DEIS
承办单位
Chongqing University
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