[发明专利]基于机器学习的高生成热含能材料的自适应设计方法有效
| 申请号： | 202010820598.4 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112002380B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 蒲雪梅;谢沄浩;覃潇;郭延芝;刘建;徐涛 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 刘妮 |
| 地址： | 610065 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的高生成热含能材料的自适应设计方法，包括以下步骤：构建含能材料搜索空间，获得具有已知特征描述符和量化计算生成热的初始数据集；使用初始数据对模型(回归器)进行训练，学习含能化合物特征描述符‑生成热属性关系；将训练后的模型应用于未知搜索空间，以预测未知化合物的生成热以及获得它们相关的不确定；使用选择器全局优化搜索，为量化计算提供下一个最佳候选物；理论计算验证候选物生成热；通过构建含能材料搜索空间，通过测试不同的描述符、回归器、选择器的组合效果，选择和构建出以E‑state+SOB描述符、SVR.lin回归模型和Trade‑off选择器为基础的自适应设计模型，构建了一个能够快速搜索高生成热含能材料的自适应设计模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 生成 热含能 材料 自适应 设计 方法 | ||
【主权项】：
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