[发明专利]一种对氧、氮气动态分离的有机框架吸附剂的机器学习方法在审
| 申请号： | 202210675396.4 | 申请日： | 2022-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN115169220A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 乔智威;李钰;严雅玲;黄晓珊;李惠琳;朱鑫;王邦芬;李树华 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F113/26;G06F119/02;G06F119/14 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 刘志敏 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对氧、氮气动态分离的有机框架吸附剂的机器学习方法，其包括如下步骤：S1、通过巨正则蒙特卡洛模拟和分子动力学模拟得到MOF的几何描述符等，建立数据集；S2、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，对数据进行归一化处理；S3、运用训练集迭代地训练机器学习模型，直至模型预测MOF材料的氧气氮气动态吸附分离性能的准确程度满足精度要求；S4、将测试集中的描述符参数作为模型输入，利用训练好的模型预测测试集数据对应的MOF的氧气氮气动态吸附分离性能指标，以五折交叉验证结果的平均值作为模型精度的估计值，定量描述模型对不同描述符的预测能力。本发明筛选高性能MOF高效，能节省金钱与人力资源，有助于高性能MOF材料的筛选和研发进程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 氮气 动态 分离 有机 框架 吸附剂 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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