基于混合驱动的改性氧化镁对二氧化碳吸附预测方法

本发明公开了基于混合驱动的改性氧化镁对二氧化碳吸附预测方法，涉及二氧化碳吸附技术领域。本发明通过聚类分析和相关性分析方法，精确筛选出对吸附能具有高贡献的关键属性，利用这些高贡献的关键属性控制扩散模型的生成过程，这使得生成的新数据显著提升了样本的多样性和覆盖范围，可以挖掘出一些传统实验或模型方法难以覆盖的潜在高效材料结构。结合神经网络模型对扩展数据进行拟合预测，通过该方式，避免了大量昂贵的实验和耗时的理论计算。相比市场上依赖硬件设备(如实验室质谱仪或吸附测试设备)的方法，本发明更加经济高效，且对资源需求显著降低，为材料研究提供了低成本的解决方案。