[发明专利]一种基于自动机器学习预测含能材料性质的方法及系统在审
| 申请号： | 202310988552.7 | 申请日： | 2023-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN116721726A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 李龙 | 申请（专利权）人： | 苏州创腾软件有限公司 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G16C20/30;G16C20/70 |
| 代理公司： | 北京悦和知识产权代理有限公司 11714 | 代理人： | 司丽春 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 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自动机器学习预测含能材料性质的方法及系统，所述方法包括：获取待预测含能材料的描述符，将所述待预测含能材料的描述符输入预先训练的性质预测模型，以得到性质预测结果；其中，所述性质预测模型是基于预先构建的自动机器学习模型利用含能材料样本的描述符和预先设置的至少一个目标变量进行训练得到的。本发明所提供的方法和系统，提高了含能材料性质预测的效率和准确性，简化含能材料性质预测的过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动 机器 学习 预测 材料 性质 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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