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机译:通过数据驱动的非线性自适应稳健优化将农业废物到能量通路纳入生物质产品和过程网络中
Cornell Univ Robert Frederick Smith Sch Chem & Biomol Engn Ithaca NY 14853 USA|Cornell Univ Sch Operat Res & Informat Engn Ithaca NY 14853 USA;
Cornell Univ Robert Frederick Smith Sch Chem & Biomol Engn Ithaca NY 14853 USA;
Cornell Univ Robert Frederick Smith Sch Chem & Biomol Engn Ithaca NY 14853 USA;
Adaptive robust optimization; Return on investment; Biomass conversion; Machine learning;
机译:通过数据驱动的非线性自适应鲁棒优化,将农业废物转化为能源的途径纳入生物质产品和过程网络
机译:不确定性下以数据驱动的Wasserstein农业生物质能源网络设计对生物质的分布鲁棒优化
机译:在不确定性下从生物转化产品和过程网络中揭示最佳生物量处理路线:一种自适应鲁棒优化方法
机译:利用数据驱动自适应稳健优化,优化生物量转换网络的投资回报
机译:用于在脉冲环境中进行鲁棒的信号处理和通信的非线性自适应算法。
机译:可靠的数据驱动将先验知识整合到动态监管网络中
机译:工艺设计与经济学,用于将木质纤维素生物质转化为烃类燃料和副系统:2018年生化设计案例更新;通过综合生物遗传途径生物化学解构与生物量转化为燃料和产品