[发明专利]基于多学习模型的有机分子常见理化性质的预测方法在审
| 申请号： | 202211007843.5 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115985415A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 刘雨泽;于曦;李昆华;黄佳兴;胡文平 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G16C20/40 | 分类号： | G16C20/40;G16C20/70;G06N3/044 |
| 代理公司： | 天津创智睿诚知识产权代理有限公司 12251 | 代理人： | 王海滨 |
| 地址： | 300000*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多学习模型的有机分子常见理化性质的预测方法，首先收集已具有理化性质测试信息的有机分子数据，构建初始有机分子理化性质数据集；然后利用有机分子数据计算分子描述符和分子指纹，并将分子描述符数据集划分为解释性描述符集和回归描述符集两种类型；针对分子指纹数据集以及两种不同类型的分子描述符数据集，分别构建并训练得到三种用于预测分子理化性质的学习模型；分别使用每个训练完成的学习模型对未知理化性质分子的理化性质进行预测，得到各学习模型的预测值；然后利用集成策略对学习模型的预测值进行集成，生成最终的预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 模型 有机 分子 常见 理化 性质 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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