基于粒子群算法与集成学习的有机化合物毒性预测方法

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基于粒子群算法与集成学习的有机化合物毒性预测方法
申请号:CN202411662346
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119517233A
公开日期:2025-02-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于粒子群算法与集成学习的有机化合物毒性预测方法,涉及有机化合物毒性预测领域,包括以下实施步骤:通过设置采集模块整合模块,从ECOTOX水生毒性数据库收集水生生物的半致死浓度数据,实时检测单元和辅助追踪单元可以实时的对毒性有机化合物挥发检测,监控模块接收信息并处理,再通过无线传输将信号传递给收集模块,此时液化成型单元采用冷却方式对挥发的有毒化合物气体进行冷却,使得毒性有机化合物气体冷却液化后形成水滴,震动滑落单元使得冷却液化后有毒化合物水滴掉落到原始未挥发的化合物内,通过均匀混合单元采用混合搅拌机构对毒性有机化合物再次进行搅拌均匀混合,保证待检测化合物毒性数据的准确性。
技术关键词
基础分类器 粒子群算法 毒性预测方法 混合单元 超参数 化合物毒性预测模型 机器学习算法 混合搅拌机构 支持向量机 监控模块 训练集 随机森林 光离子化检测器 分类号 数值 分子 气体检测传感器 算法模块
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