恭喜中國農(nóng)業(yè)大學張莉獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國農(nóng)業(yè)大學申請的專利相對保留時間預測模型的構(gòu)建方法、預測方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN114420219B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202210003222.3,技術領域涉及:G16C20/30;該發(fā)明授權相對保留時間預測模型的構(gòu)建方法、預測方法及裝置是由張莉;何祺;李華;崔佳琳;馮彥姣設計研發(fā)完成,并于2022-01-04向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本相對保留時間預測模型的構(gòu)建方法、預測方法及裝置在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供一種相對保留時間預測模型的構(gòu)建方法、預測方法及裝置,該構(gòu)建方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù)集,并計算樣本數(shù)據(jù)集中各樣本化合物的多個分子描述符;對多個分子描述符進行優(yōu)化處理,得到多個分子描述符中與相對保留時間相關的目標分子描述符;根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集中各樣本化合物的目標分子描述符和相對保留時間標簽,對相對保留時間預測模型進行優(yōu)化訓練,得到最優(yōu)的相對保留時間預測模型;最優(yōu)的相對保留時間預測模型用于根據(jù)待測化合物的目標分子描述符預測得到待測化合物的相對保留時間。本發(fā)明實現(xiàn)快速準確地構(gòu)建獲取相對保留時間預測模型,且可有效提高模型的可解釋性。
本發(fā)明授權相對保留時間預測模型的構(gòu)建方法、預測方法及裝置在權利要求書中公布了:1.一種相對保留時間預測模型的構(gòu)建方法,其特征在于,包括:獲取樣本數(shù)據(jù)集,并計算所述樣本數(shù)據(jù)集中各樣本化合物的多個分子描述符;對所述多個分子描述符進行優(yōu)化處理,得到所述多個分子描述符中與相對保留時間相關的目標分子描述符;根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集中各樣本化合物的目標分子描述符和相對保留時間標簽,對相對保留時間預測模型進行優(yōu)化訓練,得到最優(yōu)的相對保留時間預測模型;所述最優(yōu)的相對保留時間預測模型用于根據(jù)待測化合物的目標分子描述符預測得到所述待測化合物的相對保留時間;所述計算所述樣本數(shù)據(jù)集中各樣本化合物的多個分子描述符,包括:對所述樣本數(shù)據(jù)集進行優(yōu)化處理;其中,優(yōu)化處理包括刪除相對保留時間小于第二預設值的樣本化合物,以及基于Cook距離,刪除屬于異常離群點的樣本化合物;計算優(yōu)化處理后的樣本數(shù)據(jù)集中各樣本化合物的多個分子描述符;所述基于Cook距離,刪除屬于異常離群點的樣本化合物,包括:判斷每一樣本化合物的Cook距離是否大于距離閾值,將大于距離閾值的樣本化合物作為屬于異常離群點的樣本化合物,并刪除所述屬于異常離群點的樣本化合物;所述距離閾值是根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集中樣本化合物的數(shù)量、以及每一樣本化合物的特征數(shù)確定的,所述距離閾值的計算公式如下:T=[4M-N-1];其中,T為所述距離閾值,M為所述樣本數(shù)據(jù)集中樣本化合物的數(shù)量,N為每一樣本化合物的特征數(shù);所述對所述多個分子描述符進行優(yōu)化處理,得到所述多個分子描述符中與相對保留時間相關的目標分子描述符,包括:從所述多個分子描述符中刪除相關系數(shù)大于第一預設值的分子描述符、數(shù)值缺失的分子描述符,以及均值、標準差和相對標準差均不滿足預設條件的分子描述符;再對剩余的分子描述符和相對保留時間標簽進行Lasso回歸分析,對剩余的分子描述符進行參數(shù)縮減;再對Lasso回歸分析后保留的分子描述符和相對保留時間標簽進行多元回歸線性,并獲取Lasso回歸分析后保留的每一分子描述符與相對保留時間標簽之間的顯著性水平,保留顯著性水平小于顯著性閾值的目標分子描述符。
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