Machine Learning-Based Classification of Lignocellulosic Biomass from Pyrolysis-Molecular Beam Mass Spectrometry Data.

Nag, Ambarish; Gerritsen, Alida; Doeppke, Crissa; Harman-Ware, Anne E

Nag, Ambarish; Gerritsen, Alida; Doeppke, Crissa; Harman-Ware, Anne E.

Afiliação

Nag A; Computational Science Center, National Renewable Energy Laboratory, 15013 Denver West Pkwy, Golden, CO 80401, USA.
Gerritsen A; Computational Science Center, National Renewable Energy Laboratory, 15013 Denver West Pkwy, Golden, CO 80401, USA.
Doeppke C; Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, 15013 Denver West Pkwy, Golden, CO 80401, USA.
Harman-Ware AE; Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, 15013 Denver West Pkwy, Golden, CO 80401, USA.

Int J Mol Sci ; 22(8)2021 Apr 15.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33921121

Assuntos

Biomassa; Lignina/química; Aprendizado de Máquina; Espectrometria de Massas; Pirólise; Algoritmos; Análise por Conglomerados; Análise de Componente Principal

Palavras-chave

Gaussian Naïve Bayes; biomass analysis; classifiers; decision tree; gradient boosting; molecular beam mass spectrometry; multilayer perceptron; pyrolysis; random forest

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Espectrometria de Massas / Pirólise / Biomassa / Aprendizado de Máquina / Lignina Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Int J Mol Sci Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Suíça

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