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申请/专利权人：淮阴工学院
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230834A
主分类号：G16C10/00
分类号：G16C10/00;G16C20/30;G16C20/70;G06F18/243;G06N20/00;G06N5/01
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及热导率计算技术领域，公开了一种离子液体热导率预测模型的构建方法，通过选取了离子液体阳离子和阴离子热导率数据点，通过对离子液体smiles字符串进行分词处理得到特征数据集并构建CatBoost模型预测离子液体在不同温度和压强下的热导率。根据性能指标结果表明，本发明构建的离子液体热导率预测模型具有较高的精度和较低的偏差，在成本低，效率高，时间短的基础上可达到较好的泛化能力和鲁棒性。
主权项：1.一种离子液体热导率预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集离子液体热导率性质的不同温度和压强下的数据点以及离子液体的阴阳离子名称及其对应的smiles符，并对收集的数据进行剔除缺失值及删除重复数据的数据处理；S2.构建离子液体特征集：使用tokenizer分词器将所述smiles符向量化为整数序列，然后再将所述整数序列填充或截断到相同的长度，形成特征矩阵；将所述特征矩阵、温度和压力组合形成离子液体的输入特征，与热导率一一对应，形成数据集；S3.对数据集进行规范化，使其输入特征及输出值在[0,1]之间；S4.将数据集按照一定的比列随机划分成训练集和测试集；S5.通过机器学习模型对训练集进行训练，得到离子液体热导率预测模型及超参数；S6.在离子液体热导率预测模型中对测试集进行训练，进而对离子液体热导率预测模型进行评估，根据评估结果调整超参数大小，优化离子液体热导率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种离子液体热导率预测模型的构建方法
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