发明

一种预测分子性质的方法及装置2025

2024-04-16 07:15:19 发布于四川 2
  • 申请专利号:CN202211220100.6
  • 公开(公告)日:2025-08-08
  • 公开(公告)号:CN117877611A
  • 申请人:本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
摘要:本发明公开了一种预测分子性质的方法及装置,方法包括:首先获得待预测分子,并确定待预测分子的图数据,构建用于特征向量优化的目标量子线路,利用目标量子线路,将待预测分子的节点特征向量和边特征向量转换为高维特征向量,并对高维特征向量进行特征融合,得到待预测分子的融合特征向量,将待预测分子的融合特征向量输入到训练好的分子性质预测模型中,得到待预测分子性质的预测结果,它通过量子线路实现分子性质的预测,利用量子的相关特性,提高计算速度和计算精确度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117877612 A (43)申请公布日 2024.04.12 (21)申请号 202211222747.2 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 中国石油化工股份有限公司 地址 100728 北京市朝阳区朝阳门北大街 22号 申请人 中石化安全工程研究院有限公司 (72)发明人 蒋瀚 杨文玉 卢薇 张树才  李焕  (74)专利代理机构 北京润平知识产权代理有限 公司 11283 专利代理师 严政 (51)Int.Cl. G16C 20/30 (2019.01) G16C 20/70 (2019.01) G06N 3/0455 (2023.01) 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 (54)发明名称 利用隐空间相关特征的催化再生烟气NOx浓 度预测方法 (57)摘要 本发明涉及催化裂化装置污染物预测技术 领域,具体涉及一种利用隐空间相关特征的催化 再生烟气NOx浓度预测方法,该方法包括S1、建立 目标驱动自编码器神经网络子模型;S2、对目标 驱动自编码器神经网络子模型进行训练,得到训 练完成后的目标驱动自编码器神经网络子模型; S3、将训练完成的若干个目标驱动自编码器神经 网络子模型进行堆叠,得到目标驱动自编码器深 度神经网络模型,以获得隐空间相关特征;S4、运 用隐空间相关特征建立全连接神经网络模型; S5、对全连

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