Machine Learning and Hybrid Modelling for Reaction Engineering (eBook)
420 Seiten
Royal Society of Chemistry (Verlag)
978-1-83767-017-8 (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 |
|---|---|
| Reihe/Serie | ISSN |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Naturwissenschaften ► Chemie ► Physikalische Chemie | |
| Naturwissenschaften ► Chemie ► Technische Chemie | |
| Technik | |
| ISBN-10 | 1-83767-017-X / 183767017X |
| ISBN-13 | 978-1-83767-017-8 / 9781837670178 |
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