[发明专利]一种机器学习力场开发数据集采样方法在审
| 申请号： | 202210769717.7 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115169454A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 李兴冀;荆宇航;徐晓东;杨剑群 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16C10/00;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理有限公司 11473 | 代理人： | 丁晴晴 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种机器学习力场开发的数据集采样方法，属于机器学习技术领域。所述方法包括：利用初始构象作为训练集，训练得到多个机器学习力场；利用多个力场对材料的标定性质进行分子动力学模拟，获得模拟轨迹；计算模拟轨迹中每个构象的原子受力及平均原子受力；计算每个构象的标准差，根据标准差的大小确定数据集的候选构象；将候选构象作为初始构象重复上述步骤，直至新的候选构象达到设定比例时，完成数据集的采样。本发明具有明确的收敛准则，经过多轮迭代构建收敛的数据集，且数据集大小适中，既包含所有必要的信息，又能够节省计算资源，为构建准确表征材料各项理化性质的机器学习力场提供了必要基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 力场 开发 数据 采样 方法 | ||
【主权项】：
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