提出了一种用于从化学数据库中发现
新材料候选物的计算机实施的方法。该方法包括：从化学式提取特征向量；利用稀疏内核模型采用化学数据库学习用于从特征向量预测属性值的预测模型，基于在所述学习步骤中学习的所述预测模型所预测的属性值，从以降序排序的现有材料列表中选择现有材料，从以对所述选择的现有材料的绝对反应幅度的降序排序的基础材料列表中选择基础材料，以及生成作为考虑所述选择的基础材料所述选择的现有材料的变体的新材料候选物。
声明：
“用于发现具有期望特性的材料的机器学习框架” 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)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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