【技术实现步骤摘要】
确定化合物配方中各成分的目标比例的方法和装置
[0001]本专利技术涉及化合物配方领域，具体涉及确定化合物配方中各成分的目标比例的方法、系统、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]化合物配方中各成分的比例可能会很大程度上影响最终生成的化合物的各种属性。在实际应用中，往往需要针对已知的属性要求来寻找适当的成分比例。现有技术中一般采用人工试验的方式来寻求这样的比例。然而，对于已知的属性要求，通常需要非常大量的试验来不断调整各成分的比例，最终为各成分确定适当的比例。这往往是非常耗时并且成本高昂的，具有很大的局限性。
[0003]不仅如此，人工试验来确定成分比例在很大程度上依赖于试验人员的个体经验，通过在经验确定的样品空间中利用格点搜索来合成大量样品并从中进行筛选。这样完全依赖人工试验的方式，往往会引入人为因素的干扰，整个工作的时间和成本常常是难以事先预计和规划的。
[0004]因此，需要一种改进的方案来确定化合物配方中各成分的目标比例。
技术实现思路
[0005]根据本专利技术的一方面，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种确定化合物配方中各成分的目标比例的方法，其特征在于，所述方法包括：a）对初始比例进行编码；b）通过遗传算法由经过编码的所述初始比例产生候选比例；c）使用模型来预测所述候选比例下的产物的至少一个属性，其中，所述模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组训练数据包括：所述各成分中的至少一部分的一个比例和所述比例下的产物的所述至少一个属性的实测结果；以及d）判断所述候选比例下的所述产物的所述至少一个属性的预测结果是否满足预设条件：如果满足所述预设条件，则将所述候选比例确定为所述目标比例，否则，从所述初始比例和所述候选比例中选择至少一个来更新步骤b）中用来产生所述候选比例的所述初始比例，并重复步骤b）
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d）直到所述预测结果满足所述预设条件。2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：e）判断所述目标比例下的所述产物的所述至少一个属性的实测结果是否满足所述预设条件：如果满足所述预设条件，则保留所述目标比例；否则，将所述目标比例和所述目标比例下的所述产物的所述至少一个属性的实测结果作为一组训练数据来继续训练所述模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤d）中，当所述预设条件包括对产物的多个属性的要求时，利用Pareto
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Frontier帕累托最优法从所述初始比例和所述候选比例中选择至少一个来更新步骤b）中的用来产生所述候选比例的所述初始比例。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产物的属性包括所述产物的分散体属性、膜属性和/或应用属性。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述产物的所述分散体属性包括所述产物的固体含量、所述产物的粒径大小、所述产物的粘度、所述产物的PH值和/或所述产物的LV10分子量；以及/或者所述产物的所述膜属性包括所述产物的膜断裂伸长率、所述产物的膜100%模量、所述产物的抗拉强度和/或所述产物的摆杆硬度；以及/或者所述产物的所述应用属性包括所述产物的色牢度、所述产物的耐水解性、所述产物的水溶胀性和/或所述产物的光泽度。6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤a）中，所述编码为二进制编码、浮点编码和/或符号编码。7.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤b）中，所述遗传算法包括通过交叉重组和/或突变由经过编码的所述初始比例产生所述候选比例。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤b）中，对所述化合物配方中各成分的所述候选比例设置最大值和最小值。9.一种确定化合物配方中各成分的目标比例的装置，其特征在于，该装置包括：
编码单元，其被配置为对初始比例进行编码；候选生成单元，其被配置为通过遗传算法由经过编码的所述初始比例产生候选比例；预测单元，其被配置为使用模型来预测所述候选比例下的产物的至少一...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘玮，高菡，
申请(专利权)人：科思创德国股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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