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高分子材料基因组——高分子研发的新方法
被引量:
11
1
作者
都仕
张宋奇
+2 位作者
王立权
林嘉平
杜磊
《高分子学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期592-607,共16页
材料基因组旨在将计算工具、数据库和实验工具有机结合,缩短研发时间,提高材料研发效率.高分子材料因其结构独特性和复杂性阻碍了材料基因组在高分子材料领域的发展.目前,国内外学者在高通量筛选高分子化学结构策略和构建性能预测方法...
材料基因组旨在将计算工具、数据库和实验工具有机结合,缩短研发时间,提高材料研发效率.高分子材料因其结构独特性和复杂性阻碍了材料基因组在高分子材料领域的发展.目前,国内外学者在高通量筛选高分子化学结构策略和构建性能预测方法等方面开展了尝试,并取得了一些成果.本文总结和评述了当前利用代理量方法和机器学习预测模型实现高分子材料基因组的进展,利用可计算的量代理宏观性能的代理量法和利用机器学习模型预测材料性能的方法在一定程度上克服了高分子复杂性的影响.在此基础上,系统地介绍了数据挖掘或模型构建的方法以及运用这些模型筛选不同类型高分子的思路,着重探讨了方法构建和材料筛选背后的思想以及对各类问题的解决措施.最后,探讨了当前高分子材料基因组发展中所面临的主要挑战,并展望了高分子材料基因组的未来发展方向.
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关键词
材料基因组
高分子
机器学习
理论模拟
原文传递
题名
高分子材料基因组——高分子研发的新方法
被引量:
11
1
作者
都仕
张宋奇
王立权
林嘉平
杜磊
机构
华东理工大学材料科学与工程学院
出处
《高分子学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期592-607,共16页
基金
国家自然科学基金(基金号51833003,22173030,21975073,21774032,51621002)资助项目.
文摘
材料基因组旨在将计算工具、数据库和实验工具有机结合,缩短研发时间,提高材料研发效率.高分子材料因其结构独特性和复杂性阻碍了材料基因组在高分子材料领域的发展.目前,国内外学者在高通量筛选高分子化学结构策略和构建性能预测方法等方面开展了尝试,并取得了一些成果.本文总结和评述了当前利用代理量方法和机器学习预测模型实现高分子材料基因组的进展,利用可计算的量代理宏观性能的代理量法和利用机器学习模型预测材料性能的方法在一定程度上克服了高分子复杂性的影响.在此基础上,系统地介绍了数据挖掘或模型构建的方法以及运用这些模型筛选不同类型高分子的思路,着重探讨了方法构建和材料筛选背后的思想以及对各类问题的解决措施.最后,探讨了当前高分子材料基因组发展中所面临的主要挑战,并展望了高分子材料基因组的未来发展方向.
关键词
材料基因组
高分子
机器学习
理论模拟
Keywords
Material genome approach
Polymer
Machine learning
Simulation
分类号
TQ317 [化学工程—高聚物工业]
Q789 [生物学—分子生物学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高分子材料基因组——高分子研发的新方法
都仕
张宋奇
王立权
林嘉平
杜磊
《高分子学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
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