[发明专利]一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统

权利要求书

1.一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，用于根据训练集训练出基于分子特征预测物质颜色和/或气味的机器学习模型，所述训练集包括已知颜色和/或气味的不同分子结构的物质样本，其特征在于，包括：

描述符提取模块，用于提取所述物质样本的分子描述符；

特性分类模块，用于根据所述物质样本的颜色和/或气味进行分类；

模型训练模块，用于根据所述描述符提取模块所提取物质样本的分子描述符和所述特性分类模块所进行的分类，训练机器学习模型；

颜色和/或气味预测模块，用于将所述描述符提取模块所提取物质样本的分子描述符输入所述模型训练模块所训练好的机器学习模型中预测物质的颜色和/或气味；

预测精度统计模块，用于统计所述颜色和/或气味预测模块预测物质颜色和/或气味的精度；

分子描述符筛选模块，用于采用遗传算法并以所述预测精度统计模块所统计的精度作为所述遗传算法的适应度评价函数，筛选出若干个对预测起最大作用的分子描述符，直接利用所述对预测起最大作用的分子描述符预测物质的颜色和/或气味。

2.根据权利要求1所述的一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，其特征在于，所述分子描述符筛选模块，具体用于：

根据所述颜色和/或气味预测模块预测物质颜色和/或气味的过程对每个物质进行基因编码；

执行进化过程算法：以所述预测精度统计模块所统计的精度作为所述遗传算法的适应度评价函数评价所述基因编码的适应度，根据所述适应度进行基因编码的选择；

对选择的基因编码进行交叉运算和/或变异运算，继续执行所述进化过程算法，直到满足结束条件，得到进化完的基因编码，根据所述进化完的基因编码筛选出若干个对预测起最大作用的分子描述符。

3.根据权利要求2所述的一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，其特征在于，所述分子描述符筛选模块具体用于根据所述颜色和/或气味预测模块预测物质颜色和/或气味的过程对每个物质进行基因编码的步骤，具体包括：

采用二进制编码对每个物质进行基因编码，根据所述颜色和/或气味预测模块预测某个物质的颜色和/或气味时每个分子描述符是否参与预测，确定该个物质每个分子描述符对应的编码是1或0。

4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，其特征在于，所述分子描述符包括组成原子类型、官能团、片段计数、拓扑、几何描述符、三维描述符的其中一种或多种。

5.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，其特征在于，所述特性分类模块用于根据所述物质样本的颜色进行分类的步骤，具体为：根据所述物质样本的颜色对物质样本分为黄色、白色、橙色、红色、紫色、绿色、蓝色、棕色、琥珀色、灰色、黑色、无色的其中多种。

6.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，其特征在于，所述特性分类模块用于根据所述物质样本的气味进行分类的步骤，具体为：根据所述物质样本的气味对物质样本分为氨味、芳香味、特征性气味、花味、水果味、温和的、令人愉悦的、令人讨厌的、辛辣味、甜味、无味的其中多种。

7.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统，其特征在于，所述机器学习模型为随机森林模型或深度信念网络模型。

8.一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能系统，其特征在于，用于采用权利要求1~3任一项所述的基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能预测系统预测待预测物质的颜色和/或气味，包括：

分子描述符提取模块，用于从待预测物质中提取分子描述符；

颜色和/或气味预测模块，用于将所述分子描述符提取模块所提取的分子描述符与所述若干个对预测起最大作用的分子描述符进行对比，根据对比结果得到颜色预测结果和/或气味预测结果。