基于ChemCNet的有机合成智能分析方法及系统

专利申请号：CN202211385153.3

公 开 号：CN115691686A

发 明 人：彭李超 王恒哲 杨晓慧 郭艳慧 李子欣 余亚萍 

代 理 人：张丹丹

代理机构：郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20230203

公 开 日：20221107

专利主分类号：G16C10/00

关 键 词：产率 特征描述符 反应条件 内在关系 智能分析 化学反应条件 有机合成技术 化学反应 数据冗余性 特征重要性 人工智能 节约资源 绿色化学 有机合成 预测结果 智能预测 可视化 预测 构建 注意力 分析 驱动 学习 转化 

摘      要：本发明涉及人工智能的有机合成技术领域，具体涉及一种基于ChemCNet的有机合成智能分析方法及系统；该方法包括：1)特征描述符的计算，根据软件将化学反应条件转化为特征描述符；2)模型的建立，构建注意力驱动，并结合深度学习和集成提升树CatBoost的ChemCNet模型，对特征描述符进行再表示学习、产率进行智能预测，对产率和反应条件内在关系进行分析；3)使用特征重要性和SHAP值对ChemCNet模型及其预测结果进行可视化分析。该方法能够降低数据冗余性，实现化学反应产率的精准预测；符合绿色化学，智慧化学理念，在节约资源的基础上实现对产率的精准预测，并智能分析反应条件与产率之间的内在关系。