申请/专利权人：季华实验室

申请日：2021-01-20

公开（公告）日：2021-02-23

公开（公告）号：CN112396134A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G16C20/30(20190101);G16C20/50(20190101);G16C20/70(20190101);G16C60/00(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.07.02#授权;2021.03.12#实质审查的生效;2021.02.23#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质，包括以下步骤：将发光材料的样本数据输入第一深度学习模型中训练，得到第二深度学习模型；获取待预测发光材料的化学结构简式的第一图像数据；对所述第一图像数据进行增强得到第二图像数据；将所述第二图像数据输入到第二深度学习模型中，对发光材料的发光性质进行预测。本发明提供的技术方案通过采用深度学习的人工智能的方法，因此可以自动化地预测发光材料的发光性质，从而大幅度降低了人工验证发光材料性质的成本，进而加速了发光材料研发的进程。

主权项：1.一种有机电致发光材料性质的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：训练步骤：将发光材料的样本数据输入第一深度学习模型中训练，得到第二深度学习模型；获取步骤：获取待预测发光材料的化学结构简式的第一数据；增强步骤：对所述第一数据进行增强得到第二数据；判断步骤：将所述第二数据输入到第二深度学习模型中，对发光材料的发光性质进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 季华实验室 发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质

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