本发明涉及数据处理技术领域,具体公开了一种发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质,包括以下步骤:将发光材料的样本数据输入第一深度学习模型中训练,得到第二深度学习模型;获取待预测发光材料的化学结构简式的第一图像数据;对所述第一图像数据进行增强得到第二图像数据;将所述第二图像数据输入到第二深度学习模型中,对发光材料的发光性质进行预测。本发明提供的技术方案通过采用深度学习的人工智能的方法,因此可以自动化地预测发光材料的发光性质,从而大幅度降低了人工验证发光材料性质的成本,进而加速了发光材料研发的进程。
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“发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质” 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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