【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与新材料，具体涉及一种大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，大语言模型辅助机器学习全流程，包括文本提取、图像转化、专家知识建议、分子结构表达、模型代码撰写、模型分析并利用模型预测聚酰亚胺的拉伸强度。
技术介绍
1、聚酰亚胺(pi)是高性能工程塑料，具有优异的强度和刚度、出色的耐热性和化学稳定性。它们具有优越的机械和热性能被广泛应用于航空航天、汽车和电子行业。设计实验可能是一项具有挑战性的任务，需要高水平的专业知识，并且如果没有该领域的广泛知识，通常很难开发最佳的实验设计。实验者不可能穷尽二酐和二胺所有可能的双组分反应来进行材料设计和新型聚酰亚胺的发现。因此，研究人员尝试使用量化计算、机器学习和分子动力学模拟等方法来有效预测新型聚酰亚胺的性能。
2、通用人工智能技术近年来发展迅速，但是其与专业
的结合缺乏深度，其生成技术方案往往不能被实际应用。例如，现有技术中，中国专利技术文献cn117668182a公开的一种融合知识图谱和大语言模型的规范智能问答方法及系统，该方法包括：构建目标领域的专...
【技术保护点】
1.一种大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，其特征在于，在所述步骤S1中，还包括将所需形成的表格案例输入定制LLM，将公开的文献输入LLM，获得二酐和二胺的名称以及拉伸强度数值的表格，进行整理校对的步骤。
3.根据权利要求2所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，其特征在于，步骤S1定制大语言模型文本挖掘的执行过程如下：
4.根据权利要求1所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，其特征在于，在所...
【技术特征摘要】
1.一种大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，其特征在于，在所述步骤s1中，还包括将所需形成的表格案例输入定制llm，将公开的文献输入llm，获得二酐和二胺的名称以及拉伸强度数值的表格，进行整理校对的步骤。
3.根据权利要求2所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，其特征在于，步骤s1定制大语言模型文本挖掘的执行过程如下：
4.根据权利要求1所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及其系统，其特征在于，在所述步骤s2中利用llm将表格中二酐和二胺化学结构图转化成smiles字符串，在chemoffice生成结构并修改再转换成smiles字符串。
5.根据权利要求1所述的大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。