摘要
本申请提供了一种聚合物玻璃化转变温度的预测方法、装置和电子设备,预测方法包括:获取聚合物的多个分子描述符,得到的聚合物的特征参数的原始数据库,分子描述符用于表征与聚合物的玻璃化转变温度分布,特征参数与聚合物玻璃化转变温度的分布具有预设关系;根据特征工程,将原始数据库中的多个特征参数进行去除,得到优化数据库;至少根据优化数据库中的特征参数,构建深度学习模型,并根据深度学习模型、特征参数和SHAP分析方法,确定聚合物的特征参数与玻璃化转变温度的映射关系,根据映射关系对聚合物玻璃化转变温度进行预测。解决了现有技术中对聚合物预测结果不准确的问题。
技术关键词
深度学习模型
聚合物
分类准确率
描述符
特征工程
分析方法
深度神经网络模型
网格搜索算法
可读存储介质
分子
支持向量机模型
关系
随机森林模型
电子设备
数据
预测装置
程序
计算机
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软件
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识别条形码
深度学习模型
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深度学习模型
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深度学习模型
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