机器学习方法在磷酸铝分子筛定向合成中的应用

本书采用基于统计的机器学习理论和方法对磷酸铝分子筛进行了大量的数据挖掘工作，主要介绍了一些经典的机器学习方法，并在磷酸铝合成数据库上进行了一系列的应用研究，主要包括以下内容：①估计缺失的合成参数，完善磷酸铝合成数据库；②挖掘合成参数对合成产物某一特定结构的影响程度，为定向合成实验提供合理的解释；③处理类不平问题对预测模型的性能影响，提高定向合成实验的成功率。