[發(fā)明專利]一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110636186.X | 申請(qǐng)日: | 2021-06-08 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN113380337A | 公開(kāi)(公告)日: | 2021-09-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 錢(qián)玲慧;嚴(yán)佳奇;苗曉曄;劉悅;邵瑾寧;吳洋洋;廖佳宇;嚴(yán)澤伊 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 浙江大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào): | G16C20/30 | 分類(lèi)號(hào): | G16C20/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人: | 邱啟旺 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國(guó)省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 深度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有機(jī) 熒光 分子 光學(xué) 性質(zhì) 預(yù)測(cè) 方法 | ||
1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法,其特征在于,該方法包括如下步驟:
收集不同母核的有機(jī)熒光小分子的結(jié)構(gòu)及光學(xué)性質(zhì)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)溶劑信息,并計(jì)算有機(jī)熒光小分子及其檢測(cè)溶劑的特征信息,構(gòu)建獲得自主有機(jī)熒光小分子數(shù)據(jù)庫(kù);其中,所述有機(jī)熒光小分子及其檢測(cè)溶劑的特征信息包括分子描述符和\或一種或多種分子指紋。
采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)構(gòu)建有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)模型,其中,模型的輸入為有機(jī)熒光小分子及其檢測(cè)溶劑的特征信息,輸出為預(yù)測(cè)的有機(jī)熒光小分子的光學(xué)性質(zhì),利用構(gòu)建的自主有機(jī)熒光小分子數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過(guò)優(yōu)化模型輸出的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值平均相對(duì)誤差(MRE)訓(xùn)練模型;
將待預(yù)測(cè)有機(jī)熒光小分子及其檢測(cè)溶劑的特征信息輸入訓(xùn)練好的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)其光學(xué)性質(zhì)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:光學(xué)性質(zhì)數(shù)據(jù)包括最大吸收波長(zhǎng)、最大發(fā)射波長(zhǎng)、吸光系數(shù)和量子產(chǎn)率等,所述有機(jī)熒光小分子的結(jié)構(gòu)母核包括氟硼二吡咯(BODIPY)、花青素(cyanine)、羅丹明(rhodamine)、方酸(squaraine)、香豆素(coumarin)等。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:預(yù)測(cè)的有機(jī)熒光小分子的光學(xué)性質(zhì)為有機(jī)熒光小分子的最大吸收波長(zhǎng),則模型的輸入為有機(jī)熒光小分子及用于檢測(cè)對(duì)應(yīng)有機(jī)熒光小分子最大吸收波長(zhǎng)的溶劑的特征信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:獲得訓(xùn)練好的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)模型后,還包括如下步驟:
1)對(duì)模型進(jìn)行10次十折交叉驗(yàn)證,優(yōu)化模型超參數(shù);
其中對(duì)模型進(jìn)行10次十折交叉驗(yàn)證的測(cè)試集為樣本外測(cè)試集。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)熒光小分子光學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:計(jì)算有機(jī)熒光小分子及其實(shí)驗(yàn)溶劑的特征信息,具體方法為:
利用RDkit計(jì)算各個(gè)熒光分子和所對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)溶劑的分子描述符;
利用RDkit計(jì)算各個(gè)熒光分子和所對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)溶劑的摩根指紋;
利用ChemDS計(jì)算各個(gè)熒光分子和所對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)溶劑的MACSS指紋。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于浙江大學(xué),未經(jīng)浙江大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110636186.X/1.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來(lái)源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法、計(jì)算裝置、軟硬件協(xié)作系統(tǒng)
- 生成較大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、生成裝置和電子設(shè)備
- 一種舌診方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)
- 學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
- 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法及相關(guān)轉(zhuǎn)換芯片
- 圖像處理方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備
- 一種適應(yīng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)模型微調(diào)方法、系統(tǒng)、終端和存儲(chǔ)介質(zhì)
- 用于重構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器及其操作方法、電氣設(shè)備
- 一種圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方法及裝置
- 應(yīng)用有機(jī)材料制作有機(jī)發(fā)光裝置
- 有機(jī)發(fā)光材料及有機(jī)發(fā)光裝置
- 有機(jī)半導(dǎo)體組合物以及有機(jī)薄膜和具有該有機(jī)薄膜的有機(jī)薄膜元件
- 有機(jī)材料和包括該有機(jī)材料的有機(jī)發(fā)光裝置
- 有機(jī)發(fā)光元件、有機(jī)發(fā)光裝置、有機(jī)顯示面板、有機(jī)顯示裝置以及有機(jī)發(fā)光元件的制造方法
- 有序的有機(jī)-有機(jī)多層生長(zhǎng)
- 有機(jī)半導(dǎo)體材料和有機(jī)部件
- 有機(jī)水稻使用的有機(jī)肥
- 有機(jī)垃圾生物分解的有機(jī)菌肥
- 有機(jī)EL用途薄膜、以及有機(jī)EL顯示和有機(jī)EL照明





