大连理工大学张利静获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于机器学习预测酰胺键分子合成转化率的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：CN116312834B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310199194.1，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于机器学习预测酰胺键分子合成转化率的方法是由张利静;吴志森;杨琳;王玉超;陶胜洋设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习预测酰胺键分子合成转化率的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习预测酰胺键分子合成转化率的方法，属于化学技术领域。本发明基于高通量实验收集反应转化率数据，建立数据集，并利用量子化学计算手段提取反应相关分子的特征描述符，经过训练后的模型发现随机森林模型仅需要少量数据就可达到良好的预测精度。通过对酰胺化反应中未知芳香胺分子转化率的预测，发现在随机森林模型的训练集中加入少量相关的反应数据能够显著提升对陌生数据的预测性能。这对探究酰胺键的合成及未来机器学习运用到化学合成领域具有重要的指导意义。
本发明授权一种基于机器学习预测酰胺键分子合成转化率的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习预测酰胺键分子合成转化率的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1利用高通量合成技术进行酰胺化反应，得到有机胺和有机羧酸在不同偶联试剂和溶剂条件下反应转化率数据，建立数据集； 2通过量子化学计算软件绘制并计算反应底物分子、偶联试剂和溶剂的物化性质参数，并通过程序提取整理得到特征描述符； 3通过计算机语言整合数据集，将数据集中的70%作为训练集，30%作为验证集，采用机器学习算法建立预测酰胺键合成反应转化率的机器学习模型，得到最优预测模型； 4利用步骤3得到的最优预测模型，使用计算机语言软件中的工具包对步骤2中获得的特征描述符的相对重要性进行评估，得到影响酰胺键合成的关键因素； 5利用最优预测模型对未知芳胺分子的转化率进行预测，通过在训练集中加入一定量的未知芳胺分子相关的简单反应数据，进而显著提升对未知芳胺分子的转化率的预测性能。
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