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图5a)-f)超参数优化后的人工神经网络对测试集中依据实验输入预测的不同极化曲线和功率密度曲线进行预测(红色与绿色点)与真实实验曲线(橙色与蓝色线)对照图图6a)应用于6个自变量任务时，创新三种优化算法的性能表现。研究领域为将大数据机器学习与清洁能源材料设计及理论计算（第一性原理、素养山东省量子化学、素养山东省有限元模拟）三者的交叉结合探索，同时在燃料电池低铂、非贵金属氧还原催化剂开发发，单原子催化剂设计，新型结构功能纳米材料设计上具有研究经验和浓厚兴趣。

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除此之外，幼各将重要性程度较低的特征摒除后保留的前27个重要特征再次进行XGboost训练后，幼各获得的模型特征排序如图2b所示，可以发现AI对这27个特征的重要性排名认知基本没有发生变化，同时如图2c所示，改图展示了对应于图2a的使用全部66个特征信息进行建模和对应于图2b的仅使用前27名重要的核心特征信息进行建模在测试集上的仅仅在分类预测准确率和召回率上下降了1个百分点(96%至95%)。学生学段这是由于集成算法优异的鲁棒性与深度学习强大的高维拟合能力导致的。

同时，创新因为在模块三中获得的代替实验的AI预测模型可以处理多达27个输入变量，因此模块四可以根据需要灵活地调整参数和优化参数空间。

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