基于机器学习训练金属离子吸附能预测模型的研究

本研究通过密度泛函理论对氧化石墨烯和金属离子的吸附行为进行理论模拟。基于机器学习方法训练预测模型的过程中, 缺失值采用推荐系统中广泛使用的奇异值分解方法处理, 并用梯度提升机解释了影响吸附能的重要因素。结果发现吸附体系中存在九种特征可为吸附能提供90%的累积重要性, 分别为离子半径、零点振动能量、密立根电荷、沸点、偶极矩、原子量、摩尔定容热容、自旋多重度和键长。定量评估了六种回归方法的预测精度, 包括支持向量回归、岭回归、随机森林、极端随机森林、极端梯度提升和轻梯度提升机。结果表明, 机器学习方法可提供足够的吸附能预测准确性, 其中极端随机森林方法表现出最优的预测性能, 均方误差仅为0.075。该模型用于香兰素吸附金属离子的测试, 验证了基于机器学习训练金属离子吸附能预测模型的可行性, 但仍需进一步提高其泛化能力。本研究基于机器学习预测吸附能, 简化预测过程、节省计算时间, 可为吸附去除金属离子的理论和实验研究提供参考。     

论教师教育观念的十个转变

教育是一种由教师组织和引导的活动，在教育活动中，教师持有什么教育观念，不仅直接关系着教师的教育行为，而且还间接地影响着未来教育的性质与状态。在当前，教师摒育旧的传统教育观念，构造并树立系统的现代教育观念，已成为影响教育质量好坏的关键。