本发明公开了一种神经网络辅助化学材料合成的方法,包括以下步骤:步骤1,采集化学反应数据,去除无用属性和非数字字段,并进行独热编码;步骤2,去除相关性较强的冗余数据;步骤3,对数据进行特征工程和标准化处理;步骤4,使用多种方法分别对数据集进行降维处理,筛选出降维效果较好的方法,将其降维数据作为数据集;步骤5,提取数据集的局部特征和全部特征,融合后作为神经网络的输入;步骤6,构建神经网络架构,训练得到化学材料结晶预测模型;步骤7,对待预测化学反应进行预测;本发明使用算法模型反向选择特征数据,建立预测模型能更准确地预测化学反应结晶情况,进一步辅助化学反应的合成。
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