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四川大学蒲雪梅教授/卢志云教授Chem. Sci.：增强机器学习对化学意义的知识捕获来构建一类智能准确的光学性能预测模型

CBG资讯 2024-10-22 11:00
文章摘要
四川大学蒲雪梅教授和卢志云教授团队开发了一种名为SubOptGraph的深度学习框架，通过增强化学意义的子图和边的学习，提升机器学习模型对光学性能的预测准确度。该模型在四个重要光学性能预测上表现出至今最高的预测准确度，并成功合成了一个新的深蓝色发光分子，实验性能表征与预测结果一致。研究结果表明，SubOptGraph模型在光学材料领域具有实际应用潜力，能够提升实验研究的效率。
四川大学蒲雪梅教授/卢志云教授Chem. Sci.：增强机器学习对化学意义的知识捕获来构建一类智能准确的光学性能预测模型
查看文献： Enhancing chemistry-intuitive feature learning to improve prediction performance of optical properties
查看期刊： Chemical Science
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