本发明涉及机器学习技术领域,一个方面提供基于自动机器学习的化学材料吸附性能预测方法,包括:获取化学材料的结构特征构建原始数据集;对原始数据集进行预处理,根据机器学习生成包含超参数的初始模型;利用管道方法初始模型迭代训练生成最佳预测模型;将测试数据集输入到最佳预测模型对化学材料的吸附性能进行预测;本发明所述方法可以快速准确地实现材料吸附性能预测。本发明的另一个方面提供一种基于自动机器学习的化学材料吸附性能预测装置,包括数据集构建模块、模型预训练模块、模型构件模块以及测试模块;用以将上述方法应用在该装置以进行化学材料吸附性能的预测。
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“基于自动机器学习的化学材料吸附性能预测方法及装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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