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平衡分子信息与实证数据在物理 - 化学性质预测中的应用
利用分子描述符和表示学习相结合的方法,通过结合概率机器学习文献中的期望最大化算法,自动检测并纠正基于结构的预测不可靠的情况,从而显著提高了对二元混合物中活度系数的预测准确性,展示了在物理化学性质预测中的潜力。
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a month ago
只需一個微笑:使用自然語言處理從 SMILES 預測極限活度係數
使用 SMILES-to-Properties-Transformer(SPT)自然语言处理网络,通过从 COSMO-RS 中采样的大量合成数据训练并微调实验数据来准确预测限制性活度系数,取得了比 COSMO-RS、UNIFAC 等现有模型
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2 years ago
矩阵完整化在热力学中的应用:活度系数的机器学习预测
建立一种概率矩阵分解模型,用于预测任意二元混合物中活度系数,该模型不需使用任何已知的物理描述符,优于目前已经发展三十年的业内领先方法,可用于预测混合物的物理化学性质。
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4 years ago
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