一种化学反应的产率预测方法技术

本发明专利技术公开一种化学反应的产率预测方法，目的在于寻找更为有效的化学反应的产率预测的实现方案，其包括如下步骤：对反应物或产物切分，表示为一连串的K个元素；将切分后的K个元素向量化为(K，N)维度的向量；切分反应条件，将反应条件向量化为(M，N)维度的向量，拼接(M，N)维度的向量和所述(K，N)维度的向量得到(V，N)维度的向量；将(V，N)维度的向量输入神经网络中，得到产率预测值；获取产率真实值，调整系统参数，以使产率预测值不断接近产率真实值。本发明专利技术通过将化学反应方程式中的反应物、产物以及反应条件切分向量化为向量，然后通过神经网络进行产率预测的方式，提高了产率预测的效率，便于工程应用。

A method to predict the yield of chemical reaction

The invention discloses a yield prediction method of chemical reaction, which aims to find a more effective realization scheme of yield prediction of chemical reaction, comprising the following steps: dividing reactants or products into a series of k elements; vectorizing the divided k elements into vectors of (k, n) dimension; dividing reaction conditions into vectors of (m, n) dimension Vector, splice the vector of (m, n) dimension and the vector of (k, n) dimension to get the vector of (V, n) dimension; input the vector of (V, n) dimension into the neural network to get the yield prediction value; obtain the real yield value and adjust the system parameters to make the yield prediction value keep approaching the real yield value. The invention improves the efficiency of yield prediction and is convenient for engineering application by quantizing the reactants, products and reaction conditions in the chemical reaction equation into vectors and then predicting the yield through neural network.

【技术实现步骤摘要】
一种化学反应的产率预测方法
本专利技术涉及计算机科学与化学有机合成的交叉领域，具体而言，本专利技术涉及一种化学反应的产率预测方法。
技术介绍
机器学习通过学习数据中隐藏的深层信息，挖掘内在关联，进而做出预测和判断，使得其具备较为有效的洞察力和高效率，在垂直领域甚至超过人类的能力。传统的化学反应产率的预测往往基于用户回忆多个有机反应的机理，并在查阅大量文献的基础上以得到一个看似合理的逆合成分析，使得目标分子和可得原料之间建立起联系。这种化学反应产率预测方法比较繁琐，不便于工程应用。
技术实现思路
为了寻找更为有效的化学反应的产率预测的实现方案，考虑到机器学习在生物制药、医疗诊断等诸多领域的应用，不仅改变了传统的研究方法，还提高了科研效率，促使众多行业发生变革，因此本专利技术提供一种较为有效的化学反应的产率预测方法。为实现上述目的，本专利技术一种化学反应的产率预测方法，包括如下步骤：对化学方程式的反应物或产物按照切分预设规则进行切分，使得所述反应物或产物表示为一连串的K个元素，所述K为大于1的自然数；...

【技术保护点】
1.一种化学反应的产率预测方法，其特征在于：所述化学反应的产率预测方法包括如下步骤：/n对化学方程式的反应物或产物按照切分预设规则进行切分，使得所述反应物或产物表示为一连串的K个元素，所述K为大于1的自然数；/n将所述切分后的K个元素向量化为(K，N)维度的向量，所述N为大于1的自然数；/n按照所述切分预设规则切分所述化学方程式中的反应条件，将所述反应条件向量化为(M，N)维度的向量并拼接所述(M，N)维度的向量和所述(K，N)维度的向量得到(V，N)维度的向量，所述M为大于1的自然数，所述V为所述K和所述M之和；/n将所述(V，N)维度的向量输入神经网络中，得到所述化学方程式的产率预测值；/...

【技术特征摘要】
1.一种化学反应的产率预测方法，其特征在于：所述化学反应的产率预测方法包括如下步骤：
对化学方程式的反应物或产物按照切分预设规则进行切分，使得所述反应物或产物表示为一连串的K个元素，所述K为大于1的自然数；
将所述切分后的K个元素向量化为(K，N)维度的向量，所述N为大于1的自然数；
按照所述切分预设规则切分所述化学方程式中的反应条件，将所述反应条件向量化为(M，N)维度的向量并拼接所述(M，N)维度的向量和所述(K，N)维度的向量得到(V，N)维度的向量，所述M为大于1的自然数，所述V为所述K和所述M之和；
将所述(V，N)维度的向量输入神经网络中，得到所述化学方程式的产率预测值；
获取产率真实值，并根据所述产率真实值和所述产率预测值之间的误差调整所述神经网络中的系统参数，以使所述产率预测值不断接近所述产率真实值。


2.如权利要求1所述的化学反应的产率预测方法，其特征在于：所述切分预设规则包括按照元素周期表切分、按...

【专利技术属性】
技术研发人员：张倬胜，赵海，姜舒，李江彤，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31