【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物炭预测，具体涉及一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统。
技术介绍
1、生物炭是一种由生物质经过热解制得的炭材料，具有高度多孔性、高比表面积、高吸附性能等优点，在环保、能源、农业等多个领域具有广泛的应用前景，其中具体包括水体污染治、土壤改良、温室气体减排等方面。近年来，随着生物炭研究的深入，其制备工艺和性能得到了不断优化和提升。然而，生物炭的制备和应用仍存在一些技术瓶颈，如制备过程中的热解条件的控制、生物炭的表面改性等，这些问题的解决对于提升生物炭的性能和扩大其应用领域具有重要意义。
2、随着生物炭研究的深入，机器学习技术在生物炭领域的应用也日益广泛。生物炭的制备工艺和性能优化涉及到大量的数据和复杂的工艺过程，传统的方法往往难以准确预测和控制。而机器学习技术可以实现对大量数据的分析和学习，建立预测模型，实现对生物炭结构和性能的精确预测和控制。然而，如何建立更为准确的模型是亟需解决的问题。这需要我们不断探索和研究更为先进的机器学习算法和技术，以适应生物炭领域的复杂性和不确定性。
3、目前现有技术存在以下问题：
4、(1)现有生物炭领域所建立的相关模型都是基于有标签数据建模，忽略了大量无标签数据，以至于模型的泛化性能较低很难投入到实际应用中；
5、(2)现有模型的预测精度有待提升，同时模型的稳定性也有待提高；
6、(3)现有增强模型泛化性的方法，由于未考虑数据种类分布，导致预测模型存在偏向性。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，对有标签生物炭性能预测数据集使用聚类算法进行聚类处理中，所述聚类算法采用k-means算法，公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，所述聚类算法评价指标包括：轮廓系数、误差平方和和DB指数。
4.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，所述多种机器学习回归算法包括：随机森林算法、支持向量机和线性回归算法。
5.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，对预测模型进行性能评价筛选出基础预测模型中，性能评价包括：R2、RMSE和MAE，筛选方式为：选择性能评价效果最优的预测模型作为基础预测模型。
6.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，判断无标签数据集所属的簇类别中，判断公式为：K(C)＝argminjdist(xnew
7.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，所述置信度判断的公式如下：
8.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，所述最优预测模型库由多个簇下的数据共同构建而成，最优预测模型个数与簇个数相同。
...【技术特征摘要】
1.一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，对有标签生物炭性能预测数据集使用聚类算法进行聚类处理中，所述聚类算法采用k-means算法，公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，所述聚类算法评价指标包括：轮廓系数、误差平方和和db指数。
4.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，所述多种机器学习回归算法包括：随机森林算法、支持向量机和线性回归算法。
5.根据权利要求1所述的一种提升生物炭制备工艺及性能预测效果的系统，其特征在于，对预测模型进行性能评价筛选出基础预...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐登勇，丁旭，唐文轩，曹骏杰，余承章，程世杰，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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