本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的偶联反应产率智能预测方法,包括数据获取、模型构建和产率智能预测。具体实现步骤如下:1)利用化学相关软件计算和提取化合物的特征描述符,将特征描述符作为训练集和测试集的原始数据,进行后续处理;2)将特征描述符数据导入卷积神经网络中,在卷积神经网络模型中融入注意力机制;3)使用搭建好的注意力卷积神经网络模型对获取的数据进行训练,当模型自带的损失函数MSE的值达到最小时,保存该模型;4)用户可自行调节模型参数,达到最佳预测效果;5)载入训练后的模型,对测试数据进行智能预测。本发明能够辅助化学家对偶联反应的产率进行快速预测,大大加速化学合成过程。
声明:
“基于注意力卷积神经网络的偶联反应产率智能预测方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)