[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有效

专利信息
申请号: 201910636729.0 申请日: 2019-07-15
公开(公告)号: CN110411955B 公开(公告)日: 2022-05-20
发明(设计)人: 林浩添;张夏茵;张凯;林铎儒 申请(专利权)人: 中山大学中山眼科中心
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25;G01N33/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 代理人: 凌衍芬;欧秋望
地址: 510060 *** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明涉及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/气味的机器学习模型,所述训练集包括已知颜色/气味的不同分子结构的物质样本,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/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。本发明基于物质的分子描述符与物质的颜色/气味形成之间的关系,训练机器学习模型,从而能较准确地预测物质的颜色/气味。
搜索关键词: 一种 基于 分子 特征 预测 物质 颜色 气味 人工智能 系统
【主权项】:
1.一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能训练系统,用于根据训练集训练出基于分子特征预测物质颜色/气味的机器学习模型,所述训练集包括已知颜色/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/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。
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