本发明涉及计算机化学技术领域,公开了一种基于BP人工神经网络预测有机化学分子基态能量的方法;收集有机化学分子信息,构建电子结构数据库,筛选出部分分子信息;整理出GJF输入文件,并计算分子基态能量;计算库伦矩阵进行特征值计算,将其作为BP人工神经网络的特征输入;对特征输入进行数据预处理,整理数据预测的CSV输入文件,分为训练数据和测试数据;构建BP人工神经网络预测有机化学分子基态能量,通过训练得到最优模型构型和超参数大小;将测试数据输入BP神经网络中训练,通过评价模型预测结果。与现有技术相比,本发明具有较高的准确率,计算时间一直保持在亚秒速度,计算成本低且具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性。
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