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
系统为您推荐了相关专利信息
需求预测模型
多源特征
产品推荐方法
训练样本数据
客户
相机拍摄参数
虚拟对象
动画生成方法
注视点
控制虚拟相机
斯托克斯参量
偏振态
探测光
信号采集模块
飞秒脉冲