公开(公告)号：CN117476139A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311501408.2

申请日：2023-11-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 梁立军 ,  覃瑜欢 ,  李天宇 ,  孔哲 ,  许朋朋

IPC: G16C20/70 ,  G06N3/126 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的高分子海水淡化膜的设计方法，包括如下步骤：S1、收集高分子海水淡化膜数据并进行分子指纹处理得到高分子结构数据集；S2、根据水通量、拒盐率等海水淡化膜性能指标，定义适应度函数；S3、建立高斯过程回归模型，寻找高分子海水淡化膜的分子指纹和适应度值之间的关系，确定其核函数；S4、遗传算法通过选择、交叉和变异操作进行高分子海水淡化膜逆向设计，得到最终种群；S5、高斯过程回归模型预测最终种群的适应度值，选择适应度值最大的为最佳设计结果。该方法加速了海水淡化膜的设计进程，能够得到性能更优的高分子海水淡化膜，解决实际中海水淡化膜设计成本和时间成本高的问题。

公开(公告)号：CN114580040A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202111404242.3

申请日：2021-11-24

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孔哲 ,  李天宇 ,  梁立军 ,  张永军

IPC: G06F30/10 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的海水淡化膜的设计方法，整体方案包括以下步骤：步骤S1：采集海水淡化膜设计的相关信息，训练神经网络；步骤S2：计算海水淡化各项参数设置的约束条件；步骤S3：建立海水淡化的参数拟合模型；步骤S4：根据训练完成的神经网络算法对测试集数据进行计算和验证，排除过拟合情况；通过神经网络训练，不断完善海水淡化膜制作过程的参数，有利于海水淡化膜类产品的迭代更新，降低后续制作成本和开发成本；在神经网络训练过程中增加参数噪音，针对噪音进行训练，提高神经网络系统的鲁棒性。

公开(公告)号：CN115346619A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210997162.1

申请日：2022-08-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 梁立军 ,  孔哲 ,  李天宇 ,  马铉超

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的高分子海水淡化膜的设计方法，包括如下步骤：S1、基于化学知识构建元素‑分子基团‑分子结构的知识图谱，构建分子结构信息数据集；S2、获取高分子淡化膜设计制作的相关数据，建立海水淡化膜数据库，并结合分析结构信息数据集进行适用于图神经网络模型的特征化处理，生成邻接矩阵；S3、搭建图神经网络；S4、通过训练图神经网络输出高分子海水淡化膜设计模型；S5、通过高分子海水淡化膜设计模型预测符合海水淡化的海水淡化膜性能要求的化学结构。该方法以解决实际中海水淡化膜设计成本和时间成本高，以及现有神经网络无法较好的描述分子信息的问题。