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基于集成机器学习模型的分子激发能含时密度泛函理论计算精度研究

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基于集成机器学习模型的分子激发能含时密度泛函理论计算精度研究
论文目录
 
中文摘要第1-6页
英文摘要第6-11页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 机器学习方法的在量子化学中的应用第12-13页
    1.3 电子光谱及其计算第13-19页
    1.4 本论文的研究意义及内容第19-21页
第二章 理论基础第21-47页
    2.1 量子化学计算方法第21-36页
        2.1.1 从头算方法第22-27页
        2.1.2 密度泛函理论第27-29页
        2.1.3 含时密度泛函理论第29-34页
        2.1.4 基组的选择第34-36页
    2.2 集成学习方法第36-47页
        2.2.1 简介第36页
        2.2.2 集成学习基础第36-38页
        2.2.3 创建集成模型第38-42页
        2.2.4 集成方法第42-47页
第三章 Ada Boost集成分子吸收能计算精度校正模型第47-65页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 AdaBoost集成框架模型第48-53页
        3.2.1 广义回归神经网络第50-51页
        3.2.2 支持向量机第51-52页
        3.2.3 随机森林第52-53页
    3.3 实验部分第53-56页
        3.3.1 数据集准备第53-54页
        3.3.2 特征筛选第54-55页
        3.3.3 评价指标第55-56页
        3.3.4 应用域第56页
    3.4 结果与讨论第56-63页
        3.4.1 特征挖掘第56-58页
        3.4.2 机器学习模型第58-62页
        3.4.3 AdaBoost集成模型的应用域第62-63页
    3.5 结论第63-65页
第四章 余弦加权Bagging分子吸收能计算精度校正第65-76页
    4.1 引言第65页
    4.2 Bagging集成框架模型第65-70页
        4.2.1 极限学习机第67-69页
        4.2.2 梯度提升决策树第69-70页
    4.3 实验部分第70页
    4.4 结果与讨论第70-74页
    4.5 结论第74-76页
第五章 荧光分子发射波长计算精度校正集成模型第76-83页
    5.1 引言第76页
    5.2 实验部分第76-77页
    5.3 结果与讨论第77-82页
        5.3.1 AdaBoost集成模型第77-80页
        5.3.2 Bagging集成模型第80-82页
    5.4 结论第82-83页
第六章 总结与展望第83-87页
    6.1 工作总结第83-84页
    6.2 未来研究方向展望第84-87页
参考文献第87-98页
附录第98-120页
致谢第120-122页
在学期间公开发表论文及著作情况第122页

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