合肥工业大学主页平台管理系统杨庆春--中文主页-- [3] Bao R, Zhang F, Rong D, Wang Z, Guo Q, Yang QC(*). An interpretable machine learning-based optimization framework for the optimal design of carbon dioxide to methane process. Energy Conversion and Management 2024, 320, 119010. (IF=9.9, 一区TOP)

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副教授
硕士生导师
教师英文名称：Yang Qingchun
教师拼音名称：Yang Qingchun
出生日期：1990-01-11
所在单位：化工工艺系
学历：博士研究生毕业
办公地点：升华楼427
性别：男
联系方式：13167739808
学位：博士学位
在职信息：在职
毕业院校：华南理工大学
学科：工业催化
化学工艺
化学工程

论文成果

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[3] Bao R, Zhang F, Rong D, Wang Z, Guo Q, Yang QC(*). An interpretable machine learning-based optimization framework for the optimal design of carbon dioxide to methane process. Energy Conversion and Management 2024, 320, 119010. (IF=9.9, 一区TOP)

是否译文：否

上一条：[2] Yang QC(*), Fan Y, Rong D, Bao R, Zhang D. An auto-configurable machine learning framework to optimize and predict catalysts for CO2 to light olefins process. AIChE Journal 2024, e18437. (IF=3.5, 化工三大刊)

下一条：[4] Yang QC(*), Zhou J, Bao R, Rong D, Zhao L, Zhang D. Optimization and prediction of catalysts for precise synthesis of methyl glycolate from dimethyl oxalate using machine learning coupled with particle swarm optimization algorithm. Chemical Engineering Science 2024, 120295. (IF=4.1, 化工三大刊)