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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于随机森林算法的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119541733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411670055.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于随机森林算法的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法是由周缘;田雨茜;郭宣辰;蒋子韬;饶岳婷;王川设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林算法的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法在说明书摘要公布了：本发明基于随机森林算法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）采用随机深林算法进行打分排名，4）将未知配体输入得到效果排名。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。

本发明授权一种基于随机森林算法的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林算法的乙炔氢氯化反应催化剂配体优劣的预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：建立数据集，催化剂为中心金属含量为1%Ru的催化剂，从文献中收集已知催化剂配体的信息，配体的分子结构及对应的复合SMILES字符串、反应条件的温度、反应条件的HCl比例、转化率记录在数据库中； 步骤2：将配体的分子结构转化为ECFP指纹 将每种配体的复合SMILES字符串转化为一种叫“ECFP指纹”的64位二进制向量；对于已知配体的SMILES字符串采用搜索的方式，从RDKit开源库中将每一个官能团对应成为由0和1组成的分子指纹，组合成64位的分子指纹；不同0和1的组成序列代表不同的官能团，从而体现出配体不同结构的影响； 步骤3：构建特征张量矩阵 收集的每种配体都有各自的64位分子指纹，把所有配体的指纹数据整合成一个张量矩阵，矩阵的每一行代表一个配体，每一列是一个特征位； 将反应条件温度和HCl比例转化为向量并加到特征矩阵中； 步骤4：建立并调整模型架构 将完整的特征矩阵输入到随机森林模型中，进行初步训练，随机森林模型会自动计算每个特征的重要性分数，这些分数表示每个特征对预测的贡献大小，通过调整树的棵数，优化调整分别尝试树数量5，10，15，20，叶子合并最小样本数量1，2，3和分裂最小增益0，0.05，0.1，模型训练后发现某些特征的贡献极低，在64位指纹中有7个位的贡献较低，去掉这些不重要的特征，只保留影响力较大的特征，这种特征筛选可以有效减少噪声，防止模型过拟合； 步骤5：模型评估 将简化后的特征矩阵输入到随机森林模型中，继续训练，目标变量是转化率；通过模型训练，模型逐渐学习出配体结构、反应条件与转化率之间的关系；训练完成后，使用验证集对模型进行评估； 通过对模型训练，确定参数分别为：树数量：10，叶子合并最小样本数量：1，分裂最小增益：0.05，训练完成后，使用验证集对模型进行评估； 步骤6：预测未知配体的转化率 训练完成后，该模型可以用来预测新配体X的转化率；用RDKit生成配体X的64位指纹，将反应条件的温度和HCl比例转化为向量合并到特征矩阵中，输入模型后，模型输出预测转化率。

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