[发明专利]一种含能化合物性能预估系统

权利要求书

1.一种含能化合物性能预估系统，利用计算机对含能化合物密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度性能进行预估；其特征在于，系统包括：

数据管理模块，由数据导入模块、数据查询模块和数据维护模块构成，用于含能化合物名称、代号、分子式、结构式、描述符、密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度的导入、查询及维护；

数据预处理模块，由数据清洗模块、数据转换模块和变量选择模块构成，用于含能化合物描述符、密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度数据的清洗、标准化转换及变量的选择；

模型建立与评测模块，由神经网络模块、遗传算法模块、主成分分析模块、偏最小二乘模块、多项式偏最小二乘模块和逐步回归分析模块构成，用于含能化合物密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度预估模型的建立与评测；

性能预估模块，用于含能化合物密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度性能的预估；

数据管理模块与数据预处理模块连接，数据预处理模块与模型建立与测评模块连接，模型建立与测评模块与性能预估模块连接。

2.如权利要求1所述的含能化合物性能预估系统，其特征在于，所述的数据管理模块包括了数据导入模块、数据查询模块和数据维护模块，管理员可以录入已知含能化合物名称、代号、分子式、结构式、描述符、密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度供用户查询，并对这些信息进行定期维护；用户可以根据需求输入名称、代号、分子式中的一条查询已知含能化合物的性能，也可以录入未知含能化合物的描述符信息为该化合物的性能预估做准备。

3.如权利要求1所述的含能化合物性能预估系统，其特征在于，所述的数据预处理模块包括了数据清洗模块、数据转换模块和变量选择模块，用户可以依据要预估的含能化合物的结构特征，选择合适的建模化合物及数据，并对建模化合物的描述符及性能数据进行清洗、标准化转换及变量的选择，从而筛选出对含能化合物性能影响最大的描述符集合，提高数据挖掘算法的运行效率，避免出现由于不同级别的数据对模型影响力不同而导致的不正确结果的现象。

4.如权利要求1所述的含能化合物性能预估系统，其特征在于，所述的模型建立与评测模块包括了神经网络模块、遗传算法模块、主成分分析模块、偏最小二乘模块、多项式偏最小二乘模块和逐步回归分析模块，用户可以选择其中一个或多个模块来建立含能化合物的性能预估线性或非线性模型，并在建模的同时，对模型进行评价，从而选出最适合要预估的含能化合物的模型。

5.如权利要求1所述的含能化合物性能预估系统，其特征在于，所述的性能预估模块可以根据选择的模型预估含能化合物密度、生成焓、爆速、爆热、爆压、撞击感度性能中的一种或多种。