本發(fā)明涉及計算化學與納米復合催化材料領(lǐng)域,公開了一種基于機器學習和分子指紋的提純丙烯金屬有機框架的篩選方法,包括以下步驟:第一步:通過巨正則蒙特卡洛模擬得到MOF對于體系的吸附性能,并計算其權(quán)衡值;第二步:把MOF材料的有機鏈接轉(zhuǎn)化為分子指紋;第三步:基于得到的分子指紋以及MOF對丙烯的吸附性能權(quán)衡值建立數(shù)據(jù)集;第四步:對MOF進行分類,運用訓練集訓練機器學習模型,使用十折交叉驗證,調(diào)整模型參數(shù),使模型預測MOF材料的性能的準確程度符合要求;第五步:將測試集中的分子指紋數(shù)據(jù)作為模型輸入,并運用訓練好的模型對測試集數(shù)據(jù)的性能進行預測,并計算預測的準確程度。本發(fā)明能夠節(jié)省大量的時間、金錢和人力資源。
聲明:
“基于機器學習和分子指紋的提純丙烯金屬有機框架的篩選方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)