[发明专利]一种基于深度学习的不对称催化反应对映选择性预测方法有效
| 申请号： | 202110637110.9 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113362905B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 廖佳宇;严泽伊;苗晓晔;刘悦;吴洋洋;钱玲慧;邵瑾宁 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16C20/10 | 分类号： | G16C20/10;G16C20/20;G16C20/30;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的不对称催化反应对映选择性预测方法。该方法首先获取并整理异氰基乙酸酯参与的不对称催化反应数据，并设计模型训练集与样本外测试集；计算并处理反应涉及化合物的分子描述符，将其与反应条件汇总为一组特征向量输入模型；基于训练集分别构建深度神经网络和卷积神经网络回归模型并优化其超参数，进而获得能准确预测训练集反应对映选择性的模型；利用最佳神经网络模型预测样本外反应的对映选择性，检验模型的可迁移性。结果表明，该模型能够较准确地预测样本外反应的对映选择性，进一步验证了模型的稳健性与可迁移性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 不对称 催化 应对 选择性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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