本发明公开了一种基于深度森林的有机化学偶联反应产率预测与分析方法，包括特征描述符的计算、模型的搭建、产率的智能回归和分类预测，具体实现步骤如下：1）利用化学软件计算每种偶联反应组分的特征描述符，将其转换为一维数据；2）搭建深度森林模型对特征描述符进行训练，通过自我调节参数达到最佳预测效果，该方法结合了深度学习的特征学习和集成学习的思想，实现了化学反应的高效预测；3）使用训练好的模型对产率进行智能回归和分类预测，并对预测结果分析；计算一维特征描述符的重要性，分析特征描述符对产率影响的强弱，在生产试验中为用户提供更可靠的决策信息。本发明能够在节约成本的基础上辅助化学家快速对产率预测。
声明：
“基于深度森林的有机化学偶联反应产率预测与分析方法” 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)
1047
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
