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公开(公告)号：CN113517033A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110535993.2
申请日：2021-05-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了小样本环境下基于XGBoost的化学反应产率智能预测与分析方法，包括对三维描述符的数据获取、智能预测和结果分析。三维描述符的数据获取，是通过将绘制出的相关化学结构的二维结构图转化为三维结构图，然后再利用相关软件计算其三维结构的描述符；三维描述符的智能预测，是通过梯度提升树模型XGBoost对获取的三维描述符进行训练和预测；该算法中嵌入了网格搜索法，对多个参数的可能取值进行排列组合，通过模型预测结果选取最佳参数；三维描述符的结果分析，是对智能预测模块的输出进行分析；通过计算也能得到描述符的重要性排序，以此为用户提供更可靠的决策信息。本发明能够辅助化学家做出合理分析预测，大大加速化学研发过程。
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公开(公告)号：CN113517033B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110535993.2
申请日：2021-05-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了小样本环境下基于XGBoost的化学反应产率智能预测与分析方法，包括对三维描述符的数据获取、智能预测和结果分析。三维描述符的数据获取，是通过将绘制出的相关化学结构的二维结构图转化为三维结构图，然后再利用相关软件计算其三维结构的描述符；三维描述符的智能预测，是通过梯度提升树模型XGBoost对获取的三维描述符进行训练和预测；该算法中嵌入了网格搜索法，对多个参数的可能取值进行排列组合，通过模型预测结果选取最佳参数；三维描述符的结果分析，是对智能预测模块的输出进行分析；通过计算也能得到描述符的重要性排序，以此为用户提供更可靠的决策信息。本发明能够辅助化学家做出合理分析预测，大大加速化学研发过程。
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