基于变分编码器的纳米纤维素分子结构预测模型框架研究OA北大核心CSTPCD
纳米纤维素因其多样化的原料、制备方法以及改性方法而展现出丰富的分子结构及性能。但正因其结构多样性,在传统方法下研发周期长,研发成本高,若能从微观尺度设计分子结构则有助于大幅缩短该周期,而目前,现有的分子结构预测模型多适用于无机材料,对纳米纤维素的适应性有限。基于变分编码器搭建了纳米纤维素分子结构预测模型,针对纳米纤维素结构特点,设计了4条独有的结构生成约束。模型的结构生成准确率达到约63.0%。模型在识别部分结构方面表现优异,对主体结构识别率达到…查看全部>>
赵武灵;满奕
华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东广州510640 琶洲实验室,广东广州511442华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东广州510640 琶洲实验室,广东广州511442
轻工业
深度学习纳米纤维素结构预测神经网络模型设计
《化工学报》 2024 (9)
P.3221-3230,10
中央高校基本科研业务费专项资金(2023ZYGXZR100)琶洲实验室青年学者项目(PZL2021KF0019)。
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