本發明涉及化學與納米復合催化材料技術領域,公開了基于MOF的機器學習算法優選方法、存儲介質及計算設備,該方法包括以下步驟:S1、采集多種體系MOFs的幾何描述符、能量描述符和性能參數吸附量,并基于其建立數據集;S2、將數據集分為訓練集和測試集,并進行特征預處理;S3、運用多種機器學習算法對訓練集進行機器學習模型訓練,并調整超參數至精度最優;S4、將測試集放入模型中,計算模型的預測準確性,對比不同機器學習模型的準確性。本發明基于機器學習對多種體系的氣體的金屬有機框架的吸附能力對比,篩選出最優機器學習模型,整個MOF體系預測都有普適性,降低MOF體系預測難度。
聲明:
“基于MOF的機器學習算法優選方法、存儲介質及計算設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)