GNBoost-Based Ensemble Machine Learning for Predicting Tribological Properties of Liquid-Crystal Lubricants
The intricate development of liquid-crystal lubricants necessitates the timely and accurate prediction of their tribological performance in different environments and an assessment of the importance of relevant parameters. In this study, a classification model using Gaussian noise extreme gradient b...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids. - 1992. - 40(2024), 20 vom: 21. Mai, Seite 10705-10717
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| 1. Verfasser: |
Shi, Hongfei
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Li, Hanglin,
Guo, Zhaoyang,
Lu, Hengyi,
Wang, Jing,
Li, Jiusheng |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2024
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids
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| Schlagworte: | Journal Article |
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