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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本公开提供基于机器学习快速预测核磁共振化学位移的方法，包括：对收集的原子构型的集合进行电子结构计算，得到原子构型的集合的化学位移；将原子构型的集合中的各个原子的局域结构表示为特征描述符；将特征描述符和化学位移数据集按预定比例划分为训练集和测试集，训练集用于训练神经网络，测试集用于测试训练后的神经网络；将特征描述符作为为神经网络的输入层，将对应化学位移作为神经网络的输出层，基于训练集训练神经网络，获得神经网络预测模型；将待预测化学位移的原子局域结构转化为特征描述符，输入神经网络预测模型，获得待预测化学位移的原子局域结构的预测化学位移。本公开还提供了一种基于机器学习快速预测核磁共振化学位移的装置、电子设备以及可读存储介质。
主权项：1.一种基于机器学习快速预测核磁共振化学位移的方法，其特征在于，包括：对收集的原子构型的集合进行电子结构计算，得到所述原子构型的集合的化学位移；将所述原子构型的集合中的各个原子的局域结构表示为特征描述符，所述特征描述符对所述原子的局域结构的旋转、平移及反演具有不变性；将所述特征描述符和对应化学位移数据按预定比例划分为训练集和测试集，所述训练集用于训练神经网络，所述测试集用于测试训练后的神经网络；基于所述训练集和测试集训练神经网络，获得神经网络预测模型；以及将待预测化学位移的原子局域结构转化为特征描述符，输入所述神经网络预测模型，获得所述待预测化学位移的原子局域结构的预测化学位移；其中，基于所述训练集和测试集训练神经网络，获得神经网络预测模型，包括：将所述训练集中的各个化学位移作为神经网络的输出层，将所述训练集中的化学位移对应的原子的局域结构的特征述描述符作为神经网络的输入层，训练神经网络，获得训练后的神经网络；将所述测试集中的各个化学位移作为所述训练后的神经网络的输出层，将所述测试集中的化学位移对应的原子的局域结构的特征述描述符作为所述训练后的神经网络的输入层，测试训练后的神经网络，获得误差值。
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权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于机器学习快速预测核磁共振化学位移的方法
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