为了减少发现新的碳一多相催化剂的时间、降低消耗,加速二甲醚合成工业化进程,提出一种新的软计算混合策略并应用于碳一多相催化剂建模与预测研究。支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)作为一种新的机器学习算法,能较好地解决小样本、高维、非线性和局部极小点等实际问题,在混合策略中被用于多相催化剂组分模型的开发。SVR模型的超参数选择采用启发式全局优化搜索算法——自适应混沌粒子群算法来提高SVR模型的预测精度和泛化能力。新策略的主要优势是在反应机理未知或难以获取的情况下