倡树文明共筑平安 泉城义警“三大行动”助力创建文明典范城

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通过广泛考察从基础线性回归(图4a中绿色菱形)到传统机器学习算法(图4a中橙色倒三角)，文明文明集成算法(图4a中蓝色方块)再到深度学习(图4a中红色五角星)的34种不同机器学习算法在测试集上的性能极限(这一过程通过网格化超参数优化实现，文明文明遍历并训练了超过20万个超参数组合)，可以发现在这一回归任务中，集成算法与深度学习的均方误差较低，相关系数更大，因此最表现最为优异。此外，共筑从一些次要节点中，也可以看到决策树推荐高电化学活性面积(107.5m2 g-1)与高金属载量的催化剂(42.25wt.%)的研发。

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模块三：助力决策建模图4a)34种不同机器学习算法在进行超参数网格优化后预测最大功率密度建模在测试集上的性能表现(均方误差RMSE与相关系数R2);b)最优人工神经网络预测最大功率密度在测试集上的预测性能(横坐标)与实际性能(纵坐标)的模型计算结果散点示意图作为拥有复杂参数与高成本实验的膜电极体系，助力使用大数据直接构建数据驱动模型来预测实验输入的性能输出能够为研发者提供参考，并极大精简研发所需试错成本。同时，倡树创建城实验科学家依据AI优化提出的参数建议能够在优化复杂特征空间中的目标性能时，需要耗费的尝试次数更少，效率更高。

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