上海交通大学罗金明获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种水凝胶最优合成方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116525038B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310416801.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种水凝胶最优合成方法、系统、设备及介质是由罗金明;张静设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种水凝胶最优合成方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种水凝胶最优合成方法、系统、设备及介质，属于水凝胶合成领域。首先对数据集的输入特征进行预处理，以解决源数据潜在的数据不均衡问题，随机森林算法来填补缺失值得到的数据集用于构建机器学习模型，有助于进一步提高给定建模算法的预测精度。然后构建多种机器学习模型，从中选取性能最优的机器学习模型进行吸附系数的预测，采用SHAP方法选择与预测目标最相关的输入特征构成不同的水凝胶制备条件，从而输入最优的机器学习模型中获得水凝胶的最佳制备条件。本发明提高了水凝胶吸附系数的预测精度，并能够快速筛选水凝胶的最佳合成条件。
本发明授权一种水凝胶最优合成方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种水凝胶最优合成方法，其特征在于，包括： 建立水凝胶吸附一种重金属的数据集；所述数据集的输入特征包括吸附剂性质、合成条件、重金属性质和吸附条件，所述数据集的标签为水凝胶吸附所述重金属的吸附系数的对数； 对所述数据集的输入特征进行预处理；所述预处理包括使用随机森林算法填补输入特征中的缺失值； 采用预处理后的数据集分别训练多种机器学习模型，并选取性能最优的训练后的机器学习模型，作为最优吸附预测模型；多种所述机器学习模型包括随机森林模型、支持向量机模型、梯度提升决策树模型和XGBoost模型； 利用所述最优吸附预测模型计算各个输入特征对吸附系数的SHAP值，并从大到小选取预设个数的SHAP值对应的输入特征； 对每个选取的输入特征设定多个数值，并将所有选取的输入特征的数值进行任意组合，构成不同的水凝胶制备条件； 将每种水凝胶制备条件输入所述最优吸附预测模型，输出每种水凝胶制备条件下水凝胶吸附所述重金属的吸附系数的对数，并将最大吸附系数的对数对应的水凝胶制备条件确定为用于吸附所述重金属的水凝胶的最佳制备条件。
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