一种基于集成学习的DNTF共晶预测方法

本发明涉及一种基于集成学习的DNTF共晶预测方法，涉及共晶材料预测技术领域，包括：根据剑桥晶体数据库和DNTF共晶实验报告数据构建数据集，数据集包括多个赋有共晶标签的晶体数据样本；利用数据集通过集成学习方法，训练得到DNTF共晶预测模型；利用DNTF共晶预测模型对待验配体分子进行DNTF共晶结果预测。本发明利用集成学习的方法建立DNTF的共晶结构预测模型可有效改善DNTF共晶配体分子的筛选问题，能够帮助共晶实验针对DNTF晶体的分子结构，快速推荐匹配的配体分子，提高含能分子的配体分子的筛选效率，可显著降低配体分子筛选实验的成本。