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基于神经网络模型的分子材料搜索与性能预测

赖欣  
【摘要】:在分子材料研究领域,有一类称为金属有机结构的材料分子(Metal-Organic Frameworks,MOFs)含有多样孔径间隙,适用于存贮甲烷气体。不同分子结构的MOFs对甲烷的吸附能力表现出不同的结果。为了提高MOFs的搜索效率,本文利用了材料基因的遗传算法:首先对MOFs数据集内的材料结构进行“基因编码”,针对基因编码后的材料设计遗传算法,利用遗传算法生成新型MOFs数据样本,然后设计人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)评估模型来评估新型MOFs材料针对甲烷的吸附能力,最后比较误差反馈神经网络和径向基神经网络两种模型对MOFs甲烷吸附率的预测效果,从而筛选出高水平甲烷吸附性的新型MOFs。更进一步地,本文提出一种基于图神经网络的分子生成模型(Molecular Graph Recurrent Neural Network,MGRNN),能针对输入的材料分子,生成真实有效的新型分子结构。该分子生成模型主要将分子的生成过程划分为原子生成和化学键生成两个步骤,材料分子中的原子和化学键在图中分别视为节点和连边。利用图神经网络能够不断聚集节点与连边邻居信息的特点,准确推断下一个生成的节点和连边。在生成分子的过程中,本文提出的模型对生成的节点顺序采用宽度优先搜索的策略,这将大大提高生成分子的效率。实验表明,一方面,ANN能够准确评估由遗传算法生成的新材料,两种不同的网络模型,评估指标R2高达0.85;另一方面,MGRNN在没有化学知识的条件下,能够生成有效性69%的材料分子,在添加化学规则约束后,生成分子的有效性达到100%。此外,MGRNN所生成的分子,其性能评估表现均好于现有的先进方法。


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