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公开(公告)号：CN119170164A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411195145.1
申请日：2024-08-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明属于材料科学与化学信息学领域，具体公开了一种基于不确定性引导的聚合物图卷积神经网络的方法，方法包括：聚合物单体的图结构编码；数据集的性质预测和不确定性评估；不确定性引导主动学习加速模型训练；全局关注机制识别关键官能团；高通量筛选特定目标性质的聚合物。本发明通过图神经网络的复杂拓扑关系的表示能力和证据深度学习的不确定性量化，有效提取了聚合物特征，实现了样本高效训练，特别适用于数据稀缺情况；能够深入挖掘聚合物结构与性能之间的关系，加快了优质聚合物的识别。
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