一种基于深度神经网络的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法

本发明基于深度神经网络的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法，属于材料信息学领域，所述方法包括如下步骤：(1）收集已有公开文献建立数据库，(2）提取配体的SMILES字符串，反应条件和性能提升率并构建张量矩阵，(3）采用Reul作为隐藏函数进行反向传播训练，保存模型结果，(4）将未知配体和反应条件输入得到效果排名。本发明还提供了存储有所述方法的计算机可读存储介质和由所述介质组成的装置。本发明还增加了反应条件，提高乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测的准确性。