本发明属于量子化学技术领域,具体涉及一种基于神经网络的分子结构和化学反应能量函数构建方法,包括对分子或化学反应的各个自由度进行取样;通过量化计算寻找低能构象结构;对结构进行能量计算,准备训练集和测试集;选取合适的坐标表示结构;针对不同的坐标,构建不同的特征来描述结构;选取合适的神经网络;选取合适的方法对神经网络进行训练;训练完成后,在测试集进行误差统计,当误差小于1.0 kcal/mol时,训练结束;如果误差大于1.0 kcal/mol,则遵循重新寻找模型。本发明得到的构象能和反应能等精度更高,可以广泛的应用于量子动力学和分子动力学过程中;既可以模拟单分子构象,也可以模拟化学反应,包括分子内或分子间的断键和生成。
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