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자료유형
학술대회자료
저자정보
김남중 (가천대학교) 민경민 (숭실대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
1,155 - 1,157 (3page)

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In this work, a Bayesian active learning platform is developed for the accelerated discovery of mechanically superior zeolites structures from more than half a million hypothetical candidates. An initial database containing the mechanical properties of experimentally synthesizable zeolite structures was constructed to train the machine learning regression model. Then, a Bayesian optimization scheme is utilized to identify zeolites with potentially superior mechanical properties. The iteratively updated database consists of 876 labeled zeolite structures, and the uncertainty of the predictive model in terms of the standard deviation is reduced by 40% ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10896622');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#베이지안 기법 기반 능동학습 (Bayesian active learning) #기계학습 (Machine learning) #제올라이트 (Zeolite) #기계적 특성 (Mechanical properties) #최적화 (Optimization)

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