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制备二氧化锆最佳温度和压力预测模型数据|材料科学数据集|回归分析数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-07-31 更新2024-08-01 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/46338
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将采集的数据使用多特征量线性回归算法模型以预测制备二氧化锆的最佳温度和最佳压力。通过建立python用回归模型，该模型通过输入一次粒径、杂质元素含量、最佳pH计以及测量6个PH计时对应和温度和压力值等数据，从而能够为制备二氧化锆预测出最佳的反应温度和压力。将采集的数据使用多特征量线性回归算法模型以预测制备二氧化锆的最佳温度和最佳压力。通过建立python用二元回归模型，二元回归模型分析是一种重要的统计分析方法，用于探索俩个自变量和一个因变量之间的关系，该模型通过输入测量的6个PH计时对应和温度和压力值等数据，从而可根据模型公式反推根据因变量变化的变化，根据极大似然法取概率分布最大的俩个自变量的取值，从而能够为制备二氧化锆预测出最佳的反应温度和压力。
提供机构：
蒋央芳
创建时间：
2024-07-03
AI搜集汇总
数据集介绍
特点
该数据集包含6410条记录，用于预测制备二氧化锆的最佳温度和压力，关键字段包括原料、质量比、检测方法、反应条件等，应用多特征量线性回归算法模型进行分析。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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