一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能训练系统
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摘要
本发明涉及一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能训练系统，用于根据训练集训练出基于分子特征预测物质颜色/气味的机器学习模型，所述训练集包括已知颜色/气味的不同分子结构的物质样本，包括：描述符提取模块，用于提取所述物质样本的分子描述符；特性分类模块，用于根据所述物质样本的颜色/气味进行分类；模型训练模块，用于根据所述描述符提取模块所提取物质样本的分子描述符和所述特性分类模块所进行的分类，训练机器学习模型。本发明基于物质的分子描述符与物质的颜色/气味形成之间的关系，训练机器学习模型，从而能较准确地预测物质的颜色/气味。
基本信息
专利标题 ：
一种基于分子特征预测物质颜色气味的人工智能训练系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110411955A
申请号 ：
CN201910636729.0
公开（公告）日 ：
2019-11-05
申请日 ：
2019-07-15
授权号 ：
CN110411955B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
林浩添张夏茵张凯林铎儒
申请人 ：
中山大学中山眼科中心
申请人地址 ：
广东省广州市先烈南路54号
代理机构 ：
广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
凌衍芬
优先权 ：
CN201910636729.0
主分类号 ：
G01N21/25
IPC分类号 ：
G01N21/25 G01N33/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N21/00
利用光学手段，即利用亚毫米波、红外光、可见光或紫外光来测试或分析材料
G01N21/17
入射光根据所测试的材料性质而改变的系统
G01N21/25
颜色；光谱性质，即比较材料对两个或多个不同波长或波段的光的影响
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2019-11-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 21/25
申请日 : 20190715
申请日 : 20190715
2019-11-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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