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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供了一种光伏材料预测方法，包括：将化学分子的结构信息转换为SMILES字符串，并识别分子中的原子、键等；将SMILES字符串中的每个字符转换为其对应的ASCII码，从而将文本数据转换为多维向量的形式，以便神经网络模型能够进行处理；根据所述转换得到的ASCII码构建RNN模型，对材料效率做初步预测；图神经网络训练，先引入原子水平注意机制，再引入分子水平注意机制。本发明创造带来的有益效果是，可以高效处理筛选分析有机光伏活性层材料的同时，抓住高效率材料的关键因素，加快有机光伏材料的开发与应用。
主权项：1.一种光伏材料预测方法，其特征在于，包括：步骤1，将化学分子的结构信息转换为SMILES字符串，并识别分子中的原子、键等；步骤2，将SMILES字符串中的每个字符转换为其对应的ASCII码，从而将文本数据转换为多维向量的形式，以便神经网络模型能够进行处理；步骤3，根据所述转换得到的ASCII码构建RNN模型，对材料效率做初步预测；步骤4，将初步预测得到的分子结构图像转化为图类数据结构，然后将这类数据结构作为输入进行图神经网络训练，其中，先引入原子水平注意机制，对单个原子所在节点进行分析预测，进行一定次数的训练后，然后，再引入分子水平注意机制，以分子尺度为整体再进行训练，最后，进行全相联的预测，锁定分子结构中的关键位点，以加强对高效率分子的特征提取与解释。
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