研究的目的是研究三種原料的單一混合物,並在不同條件下的價格、黏度和穩定性方面表徵其特徵。
由於假設先驗模型存在困難,且公式可能存在不穩定區域,這可能會影響計劃和結果的後續分析(在不穩定的情況下沒有可測量的反應),因此計劃空間填充類型與排除區域進行。
使用不同的機器學習類型模型(SVM、高斯過程)進行了首次建模,但由於缺少黏度值(黏度太低或某些配方不穩定),實驗空間的某些區域表現不佳。
利用來自業務專業知識的信息,以及 K-最近鄰對局部值插補的選擇,可以糾正建模並提供令人滿意的結果,從而提供對公式空間的更好表示和理解。
傳
我對數據科學和化學充滿熱情,我的目標是將商業專業知識、實驗設計和數據分析結合起來,幫助實驗室利用歷史數據,有效規劃下一個實驗,做出更好的決策並揭開化學的一些奧秘。
理性且數據驅動,我準備好分享我的熱情並幫助每個人都能掌握數據素養。 出於好奇,我喜歡閱讀和學習有關創新、技術、科學、化學、統計學、數據科學和分析的知識。
感興趣的領域:創新、數位化、實驗設計、統計學、機器學習、數據分析、數據視覺化和化學資訊學。
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