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一种基于机器学习性能预测含能分子计算机辅助设计系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习性能预测含能分子计算机辅助设计系统,属于计算机辅助设计系统技术领域。包括:分子快速生成模块,用于根据用户输入的分子母环及取代基排列组合生成全部可能的分子结构式,并去除重复结构;分子数据集模块,用于记录已报导的含能分子性能数据,所述的含能分子性能数据主要作为机器学习模型训练模块的训练集;分子描述符生成模块,用于对分子快速生成模块产生的分子或分子数据集模块中的分子或用户输入的分子进行分子描述符的计算;机器学习模型训练模块,用于根据分子描述符集的数据采用机器学习算法训练并保存模型;性能预测模块,用于读取模型并对分子快速生成模块产生的分子或用户输入的分子进行性能预测。

著录项

  • 公开/公告号CN110728047A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910950208.2

  • 发明设计人 宋思维;王毅;张庆华;陈方;

    申请日2019-10-08

  • 分类号G06F30/20(20200101);G06N99/00(20190101);

  • 代理机构51213 四川省成都市天策商标专利事务所;

  • 代理人胡慧东

  • 地址 621000 四川省绵阳市绵山路64号

  • 入库时间 2023-12-17 05:18:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/20 申请日:20191008

    实质审查的生效

  • 2020-01-24

    公开

    公开

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