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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 62 - 62 (1page)
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Machine learning application for chemical processes has increased rapidly to improve productivity by predicting the key process variables. However, it is difficult to predict them precisely due to the complexity, uncertainty, and nonlinearity of the chemical process. This work suggests a framework to develop accurate machine learning-based predictive models to enhance the efficie ... 전체 초록 보기
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