本发明提出了一种推拉型有机分子的双光子吸收截面预测方法与系统，涉及光学检测技术领域,该方法包括：构建具有电子给体‑π中心‑电子受体的推拉型有机分子模型，并对模型进行优化；对分子在溶液中的动力学进行模拟，基于模拟结果，取样分子构型；根据取样得到的分子构型，构建数据集，对神经网络模型进行训练；通过训练好的神经网络模型，预测光吸收性质参数，计算推拉型分子的双光子吸收截面；本发明基于神经网络和量子化学计算，预测推拉型有机分子的光吸收性质参数，根据参数计算双光子吸收截面，大大提高了推拉型有机分子双光子吸收截面的计算速度，实现了快速有效预测推拉型有机分子的动态双光子吸收截面。
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来源：北方有色网
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