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摘要
本发明公开了一种基于机器学习的金属有机骨架材料结构特征快速评估方法,包括先采集金属有机骨架材料的几何结构特征参数以及对其产生影响的描述符参数,基于几何结构特征参数和描述符参数建立数据集；然后把数据集划分成训练集和测试集,对训练集和测试集中的数据进行标准化预处理；接着选择机器学习算法,基于训练集迭代地调节模型的超参数,直至模型预测MOFs材料结构特征的准确性满足精度要求；最后将测试集中的描述符参数作为模型输入,利用训练好的模型预测测试集数据对应的结构特征,并计算预测的准确性,以定量描述模型对不同结构特征的预测能力。本发明可快速高效地评估材料结构。
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