标题 |
Machine Learning for the Prediction of Ionization Potential and Electron Affinity Energies Obtained by Density Functional Theory
用密度泛函理论预测电离势和电子亲和能的机器学习方法
相关领域
密度泛函理论
电子亲和性(数据页)
Boosting(机器学习)
梯度升压
试验装置
电离能
计算机科学
支持向量机
机器学习
多层感知器
人工智能
电离
感知器
人工神经网络
电子
随机森林
算法
分子
化学
计算化学
物理
量子力学
离子
|
网址 | |
DOI | |
其它 |
期刊:ChemistrySelect 作者:Florbela Pereira 出版日期:2023-04-24 |
求助人 | |
下载 | 求助已完成,仅限求助人下载。 |
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|