[发明专利]基于分子自由度深度学习计算水分子能量的方法在审
| 申请号： | 201811133722.9 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109411028A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 崔洪光;周立川;商祎行;周毅 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G16C20/20 | 分类号： | G16C20/20 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 胡景波 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于分子自由度深度学习计算水分子能量的方法，属于分子能量计算技术领域，包括步骤S1：构建水分子数据库；S2：随机选取m个构型和对应能量作为训练组，其余1000‑m个构型和对应能量作为测试组；S3：将训练组水分子空间坐标转化，并作为计算的起始；S4：提取训练组能量数据作为训练组输出能量矩阵，并与列构型参数输入矩阵一一对应S5：构建测试组构型参数输入矩阵和测试组输出能量矩阵；S6：经过双神经层计算得到能量矩阵Ecalc：本发明减小了训练组和测试组的比值对于训练结果准确性的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 训练组 矩阵 测试组 水分子 构型 参数输入 输出能量 构建 计算技术领域 分子能量 空间坐标 能量矩阵 能量数据 随机选取 训练结果 减小 数据库 神经 学习 转化 | ||
【主权项】：
1.一种基于分子自由度深度学习计算水分子能量的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建水分子数据库，所述水分子数据库包含1000个不同构型水分子的空间坐标和与构型对应的能量；S2：随机选取m个构型和对应能量作为训练组，其余1000‑m个构型和对应能量作为测试组；S3：将训练组水分子空间坐标转化为两个氢氧键键长rO‑H1，rO‑H2、分子键角θ以及三个原子间距离的倒数1/rO‑H1,1/rO‑H2,1/rH1‑H2，每个构型参数分别构成独立的六个列构型参数矩阵，并以此六个列构型参数矩阵作为计算的起始；S4：提取训练组能量数据作为训练组输出能量矩阵，并与列构型参数输入矩阵一一对应，即训练组的六个列构型参数输入矩阵R1，R2，R3，R4，R5，R6和训练组输出能量矩阵Ereal分别为：![]()
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S5：构建测试组构型参数输入矩阵和测试组输出能量矩阵，测试组矩阵行数为1000‑m；即测试组的六个列构型参数输入矩阵R1*，R2*，R3*，R4*，R5*，R6*和测试组输出能量矩阵Ereal*分别为：![]()
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S6：依据训练组构型参数，采用双神经层计算结构对水分子能量进行学习，经过双神经层计算得到能量矩阵Ecalc：![]()
其中Activation Function为神经网络激活函数，当i为1到5时，应用的是tf.nn.relu线性整流函数，当i为6时，应用的是tf.nn.softmax激活函数；Ri为训练组的第i个列构型参数输入矩阵，W_ini为第一神经层第i个权重矩阵，b_ini为第一神经层第i个偏置矩阵，W_outi为第二神经层第i个权重矩阵，b_outi为第二神经层第i个偏置矩阵。
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