基于深度学习模型的聚合物分子生成方法、装置及计算机可读存储介质

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基于深度学习模型的聚合物分子生成方法、装置及计算机可读存储介质
申请号:CN202411486335
申请日期:2024-10-23
公开号:CN119361017A
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
本发明实施例公开了基于深度学习模型的聚合物分子生成方法、装置及计算机可读存储介质;方法包括步骤:定义聚合物反应模板;选择适合于聚合物反应模板的反应物,该反应物含有与聚合物反应模板兼容的官能团;利用选定的反应物和定义的聚合物反应模板,模拟化学反应过程,生成组成聚合物的组成重复单元;基于生成的组成重复单元,利用深度学习模型生成新的组成重复单元;利用新的组成重复单元,进行聚合物特征化和多尺度结构表示,得到构建的聚合物分子。本方法能够利用深度学习模型的数据处理能力,结合选定的优化策略,全面捕捉聚合物的化学异质性,得到全新的聚合物分子,在聚合物分子构建领域有良好应用前景。
技术关键词
循环神经网络模型 深度学习模型 聚合物 生成方法 分子 编码器 模板 可读存储介质 数据 官能团 定义 存储器 计算机 解码器 处理器 记忆 策略 参数
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