申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932091A

主分类号：G06F16/38

分类号：G06F16/38;G06F16/383;G06F40/284;G06F40/289;G06N3/126;G06N5/01;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于文本描述符的材料设计方法，包括以下步骤：步骤1：通过利用百万文献数据库，设计了混合描述符并将其输入到机器学习模型中进行训练测试；步骤2：对该混合描述符所得到的材料名称与性质的相关趋势，同时对不含文本描述符的模型进行准确率验证；步骤3：基于文本描述符训练算法模型，并得到第一性原理计算模型；步骤4：以该混合描述符为核心预测位置空间，并分析其值的区间分布；本发明通过获取百万文献摘要并降维设计文本描述符，并结合遗传算法等其它模态数据，大大提高模型训练测试的准确率以及预测验证的准确率，且大量地节省了人力、物料成本，解决小数据训练模型准确率低、预测效果不佳而大数据驱动成本高昂的问题。

主权项：1.一种基于文本描述符的材料设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用百万文献数据库进行词向量训练并通过降维设计文本描述符，根据目标词汇的性质设计混合描述符Mix，并将其输入到后续的机器学习模型中进行训练测试；步骤2：将含有步骤1所述文本描述符的数据集进行特征选择并使用遗传算法模型和随机森林模型进行训练以及预测，并分别描述材料名称与性质的相关趋势，对比不含文本描述符的模型，进行准确率验证；步骤3：对基于文本描述符训练的遗传算法模型，进行公式解析，并以文本描述符为出发点，分析文本描述符对输出的影响由此构建第一性原理计算模型；步骤4：以混合文本描述符为核心预测未知空间，分析混合文本描述符的值的区间分布。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于文本描述符的材料设计方法

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