基于机器学习和量化计算技术的有机框架材料COFs的逆向分子设计方法及其系统

基于机器学习和量化计算技术的有机框架材料COFs的逆向分子设计方法及其系统，涉及材料科学与计算机模拟技术领域。可以精准预测COFs材料的光电性能并指导定向合成新材料。通过建立COFs结构数据库，运用Gaussian表征其片段结构和电子特性，采用分子描述符和机器学习算法建立结构—性能的映射关系并利用量化计算软件获得描述COFs光电特性重要的目标量，应用SHAP进行重要性分析最终获得预测COFs光电性能的机器学习模型。该模型能够通过对新颖COFs结构的理论预测，建立COFs结构与其光电特定的映射关系，并根据重要的分子片段或其字结构，重置新颖COFs假想结构；可为光电催化剂等领域的应用提供理论指导。