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基于机器学习的铝电解电容器用阳极铝箔电化学性能预测

潘斯宁梁力勃杨小飞杨建文

桂林理工大学学报2023，Vol.43Issue(2)：303-309,7.

桂林理工大学学报2023，Vol.43Issue(2)：303-309,7.DOI:10.3969/j.issn.1674-9057.2023.02.017

Prediction of electrochemistry performance of anodic aluminum foil for aluminum electrolytic capacitor based on machine learning

潘斯宁 ¹梁力勃 ²杨小飞 ²杨建文³

作者信息

1. 广西贺州市桂东电子科技有限责任公司博士后科研工作站,广西贺州 542899||贺州学院人工智能学院,广西贺州 542899||桂林理工大学化学与生物工程学院,广西桂林 541006
2. 广西贺州市桂东电子科技有限责任公司博士后科研工作站,广西贺州 542899
3. 桂林理工大学化学与生物工程学院,广西桂林 541006
折叠

阳极铝箔/性能预测/神经网络/随机森林/机器学习

anodic aluminum foil/properties prediction/neural network/random forest/machine learning

计算机与自动化

潘斯宁,梁力勃,杨小飞,杨建文..基于机器学习的铝电解电容器用阳极铝箔电化学性能预测[J].桂林理工大学学报,2023,43(2):303-309,7.

广西自然科学基金青年基金项目(2021JJB160112) （2021JJB160112）

中央引导地方科技发展项目(桂科ZY20198021) （桂科ZY20198021）

中国博士后科学基金面上项目(2019M663871XB) （2019M663871XB）

广西科技重大专项(桂科AA17202004) （桂科AA17202004）

贺州市创新驱动发展专项(贺科创ZX1907001) （贺科创ZX1907001）

OACSTPCD

ISSN：1674-9057

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