J. Chem. Inf. Model. | 通过压缩感知技术预测ABS的力学性能

文章预览

    大家好，今天为大家分享一篇近期发表在 Journal of Chemical Information and Modeling 上的文章，题为 Prediction of Acrylonitrile–Butadiene–Styrene Mechanical Properties through Compressed-Sensing Techniques 。这篇文章的通讯作者是荷兰应用科学研究组织（ TNO ）的 Milad Golkaram 。     在塑料行业中，实验性质表征成本高、耗时长。因此，研究人员探索了多种计算机建模技术来预测材料性能。传统上，基于化学结构 - 物理性质关系的模型（ QSPRs ）使用较为广泛。近年来，随着机器学习技术的进步，数据驱动的模型逐渐流行。然而，这些模型需要大量数据支持，预测能力有限。为此，文献提出通过压缩感知方法减少所需的实验测量数据，从而准确预测更多未知的机械性能。     压缩感知假设信号具有稀疏性，即大多数信号可以在另一域中进行简化表示。（图 1 ）通过构建 ………………………………