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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-01-30
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248236A
主分类号：G16C20/10
分类号：G16C20/10;G16C20/30;G16C20/70;G06N20/20;G06N20/10;G06N5/01;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统，所述方法包括：获取造纸酶的多酶数据集并处理；利用处理后多酶数据集对机器学习模型进行训练，对训练好的模型利用Bagging算法进行集成；根据待测多酶的组合名称及配比、助剂种类选择集成模型；根据待测多酶的助剂浓度和反应条件，利用选择的集成模型预测酶活；根据预测的酶活和反应条件，获取最佳应用条件和酶活；利用训练好的模型建立模型池；根据待测多酶的助剂种类，利用模型池预测酶活；从模型池中选择酶活数值最高对应的模型作为预测模型；将预测模型对应的多酶组合名称及配比和预测的酶活作为输出结果。本发明通过双向预测，能够预测多酶在不同条件下的表现以及最优组合。
主权项：1.一种基于集成算法的造纸酶双向预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取造纸酶的多酶数据集并对所述多酶数据集进行处理；所述多酶数据集中的样本包括多酶组合名称及配比、助剂种类及浓度、反应条件和酶活；所述反应条件包括孵育pH、孵育温度和孵育时间；利用处理后多酶数据集对机器学习模型进行训练，对训练好的模型利用Bagging算法进行集成得到集成模型；所述机器学习模型的输入数据包括助剂浓度和反应条件，输出数据包括酶活；根据待测多酶的组合名称及配比、助剂种类，选择对应的集成模型；根据待测多酶的助剂浓度和反应条件，利用选择的集成模型预测多酶的酶活；根据预测的酶活以及反应条件，采用寻优算法获取多酶的最佳应用条件及酶活；利用训练好的模型建立模型池；所述模型池以助剂种类为键，对应的值为模型列表，模型列表中的每个模型分别与多酶组合名称及配比对应；根据待测多酶的助剂种类，利用模型池预测多酶的酶活；从模型池中选择预测酶活数值最高对应的模型作为预测模型；将预测模型对应的多酶组合名称及配比，以及预测的酶活作为输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统
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