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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明涉及计算化学与纳米复合催化材料领域，公开了一种针对吸附DMMP的疏水性MOF的机器学习方法及提取系统、设备，该提取方法包括：通过巨正则蒙特卡洛模拟得到金属有机框架材料的结构描述符、能量描述符，以及MOF对空气中化学模拟剂DMMP的吸附性能，建立数据集；把数据集的70％划分为训练集，30％划分为测试集，运用五次交叉验证，对数据进行归一化处理；选择不同机器学习算法，运用训练集数据训练机器学习模型，调整模型的超参数，评估不同机器学习模型以及回归预测效果根据评估结果对筛选高性能MOF，评估了不同的机器学习模型，并筛选了预测准确度高的模型，对其它化学毒剂的预测具有指导和普遍适用性。
主权项：1.一种针对吸附DMMP的疏水性MOF的机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：通过巨正则蒙特卡洛模拟得到金属有机框架材料的结构描述符、能量描述符，以及MOF对空气中化学模拟剂DMMP的吸附性能，基于以上参数建立数据集；第二步：把数据集的70％划分为训练集，30％划分为测试集，运用五次交叉验证，并对数据进行归一化处理；第三步：选择不同机器学习算法，运用训练集数据训练机器学习模型，并调整模型的超参数，评估不同机器学习模型以及回归预测效果，对比不同的机器学习模型的回归预测效果，筛选预测精度高的机器学习模型；第四步：根据评估结果对筛选高性能MOF。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种针对吸附DMMP的疏水性MOF的机器学习方法
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