公开(公告)号：CN118173193A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410098330.2

申请日：2024-01-24

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李军 ,  陈鹏 ,  王宏涛 ,  王焱良 ,  苏铁柱 ,  彭丽 ,  谭文军 ,  苏玉忠 ,  洪燕珍

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/20

Abstract: 一种基于基团贡献法和图形识别的离子液体物性预测方法，1)收集离子液体的结构式图片数据及物性实验数据；2)基于基团贡献法选出具有高普适性的离子液体基础基团作为图形识别归纳的目标源；3)使用图形识别算法进行训练以获取阴、阳离子的识别拆分能力，进一步获得识别拆分各类阴、阳离子并统计出其包含的选定的基础基团种类及数目的能力；4)使用离子液体物性实验数据及其对应的阴、阳离子的基础基团种类及数目构建目标数据集，使用机器学习算法对离子液体的物性建立模型并测试。只需要对待预测的离子液体物性进行数据收集、清洗，结合本发明即可快速、高效、低成本地构建预测模型，实现对于期望合成的功能性离子液体提供方向性指导。