一种高维数据驱动的基于人工智能的下一代催化剂设计方法

本发明公开了一种高维数据驱动的基于人工智能的下一代催化剂设计方法，具有以下创新性组成部分：（1）多维数据融合模块：使用新型数据处理技术整合各种实验和计算数据。（2）自适应神经网络架构：根据催化剂的性能需求动态调整网络结构，以优化催化剂的选择性和活性。（3）知识驱动的特征工程模块：结合化学知识图谱，自动提炼对催化性能影响最大的特征。（4）迭代反馈优化模块：利用在线学习机制调整参数，数字孪生技术模拟行为，机器学习预测模型和传感器数据融合监控状态。（5）交互式可视化和决策支持模块：提供先进的可视化工具和AI决策支持，帮助研发人员理解数据并做出科学决策。