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Combinatorial Development of Solid Catalytic Materials: Design of High-Throughput Experiments, Data Analysis, Data Mining - Couverture rigide

 
9781848163430: Combinatorial Development of Solid Catalytic Materials: Design of High-Throughput Experiments, Data Analysis, Data Mining

Synopsis

The book provides a comprehensive treatment of combinatorial development of heterogeneous catalysts. In particular, two computer-aided approaches that have played a key role in combinatorial catalysis and high-throughput experimentation during the last decade evolutionary optimization and artificial neural networks are described. The book is unique in that it describes evolutionary optimization in a broader context of methods of searching for optimal catalytic materials, including statistical design of experiments, as well as presents neural networks in a broader context of data analysis. It is the first book that demystifies the attractiveness of artificial neural networks, explaining its rational fundamental their universal approximation capability. At the same time, it shows the limitations of that capability and describes two methods for how it can be improved. The book is also the first that presents two other important topics pertaining to evolutionary optimization and artificial neural networks: automatic generating of problem-tailored genetic algorithms, and tuning evolutionary algorithms with neural networks. Both are not only theoretically explained, but also well illustrated through detailed case studies.

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Présentation de l'éditeur

The book provides a comprehensive treatment of combinatorial development of heterogeneous catalysts. In particular, two computer-aided approaches that have played a key role in combinatorial catalysis and high-throughput experimentation during the last decade evolutionary optimization and artificial neural networks are described. The book is unique in that it describes evolutionary optimization in a broader context of methods of searching for optimal catalytic materials, including statistical design of experiments, as well as presents neural networks in a broader context of data analysis. It is the first book that demystifies the attractiveness of artificial neural networks, explaining its rational fundamental their universal approximation capability. At the same time, it shows the limitations of that capability and describes two methods for how it can be improved. The book is also the first that presents two other important topics pertaining to evolutionary optimization and artificial neural networks: automatic generating of problem-tailored genetic algorithms, and tuning evolutionary algorithms with neural networks. Both are not only theoretically explained, but also well illustrated through detailed case studies.

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  • ÉditeurImperial College Press
  • Date d'édition2009
  • ISBN 10 1848163436
  • ISBN 13 9781848163430
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Nombre de pages192
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Baerns, M. and Holena, M.
Edité par Imperial College Press, 2009
ISBN 10 : 1848163436 ISBN 13 : 9781848163430
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M Baerns Martin Holena Manfred Baerns
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Baerns, Manfred,Holena, Martin
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ISBN 10 : 1848163436 ISBN 13 : 9781848163430
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Manfred Baerns
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Baerns, Manfred; Holena, Martin
Edité par Imperial College Press, 2009
ISBN 10 : 1848163436 ISBN 13 : 9781848163430
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