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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了毒剂模拟剂DMMP提纯金属有机框架吸附剂的机器学习方法，该方法首先针对待研究的MOF系列以及DMMP、N2、O2的气体吸附分离体系，运用机器学习中的自动机器学习、随机森林、梯度提升决策树和梯度提升回归算法，结合CoRE‑MOF的孔隙率、最大孔径、体积比表面积、限制孔隙直径、密度、吸附热、和亨利系数，以及其对空气中DMMP的吸附量、选择性，预测性能较优的MOF，进而评估机器学习算法对MOF性能预测的准确性。本发明采用机器学习方法进行预测，可有效缩短找出适合吸附DMMP的MOF的时间，采用模拟计算指导吸附剂的合成，能够减少开发新的MOF吸附剂的试错成本，并降低所需要的时间、物质资源。
主权项：1.毒剂模拟剂DMMP提纯金属有机框架吸附剂的机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过巨正则蒙特卡洛模拟得到金属有机框架材料MOF的几何描述符、能量描述符，以及MOF对体系中DMMP的吸附性能，基于以上参数建立数据集；S2、把数据集划分为训练集和测试集；S3、选择机器学习算法，运用训练集迭代地训练机器学习模型，并调整模型的超参数，直至模型预测MOF材料的权衡值的准确程度满足精度要求；S4、将测试集中的描述符参数作为模型输入，利用训练好的模型预测测试集数据对应的权衡值，并计算预测的准确程度，以及定量描述模型对不同描述符的预测能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 毒剂模拟剂DMMP提纯金属有机框架吸附剂的机器学习方法
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