| 基于ANN的新型MOFs性能预测 |
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| 引用本文： | 赖欣,卢罡,王磊,毕志远,阳庆元,俞度立.基于ANN的新型MOFs性能预测[J].计算机系统应用,2021,30(9):1-11. |
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| 作者姓名： | 赖欣 卢罡 王磊 毕志远 阳庆元 俞度立 |
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| 作者单位： | 北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京 100029;北京化工大学 信息科学与技术学院 智能无人系统研究中心, 北京 100029;北京化工大学 有机无机复合材料国家重点实验室, 北京 100029;北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京 100029;北京化工大学 软物质科学与工程高精尖创新中心, 北京 100029 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(22078004); 中央高校基础研究基金(buctrc201727); 北京化工大学大科学项目(XK180301) |
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| 摘 要： | 在MOFs研究领域,探寻新型MOFs仍然是非常困难的研究问题.将MOFs进行"材料基因编码"后,应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)可以快速探索新型MOFs,但其性能依赖于设定的个体适应度函数,且对新生成的MOFs个体的有效评估也影响了该方法的效果.机器学习方法可以对MOFs的构效关系进行评估与预测,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是众多机器学习方法中具有代表性的一个,可以发掘非线性的构效关系.本文提出将神经网络用于预测遗传算法生成的新型MOFs个体对CH4气体的吸附能力,从而帮助遗传算法搜索新型MOFs.实验结果表明,神经网络可以有效评估新型MOFs材料,证明了将神经网络与遗传算法相结合用于新型MOFs搜索和筛选的可行性.
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| 关 键 词： | 机器学习 遗传算法(GA) 神经网络 材料基因编码 MOFs |
| 收稿时间： | 2020/12/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/1/8 0:00:00 |
ANN-Based Prediction about Performance of Novel MOFs |
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| LAI Xin,LU Gang,WANG Lei,BI Zhi-Yuan,YANG Qing-Yuan,YU Du-Li.ANN-Based Prediction about Performance of Novel MOFs[J].Computer Systems& Applications,2021,30(9):1-11. |
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| Authors: | LAI Xin LU Gang WANG Lei BI Zhi-Yuan YANG Qing-Yuan YU Du-Li |
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| Affiliation: | College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China;Research Center for Intelligent Unmanned Systems, College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China;State Key Laboratory of Organic-Inorganic Composites, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China; College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China;Beijing Advanced Innovation Center for Soft Matter Science and Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | machine learning Genetic Algorithm (GA) neural network material genetic encoding MOFs |
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