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龍圖騰網恭喜南京工業大學申請的專利一種基于支持向量機算法的乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119541731B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411670052.X，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種基于支持向量機算法的乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測方法是由田雨茜;郭宣辰;周緣;蔣子韜;孫路鵬;王川設計研發完成，并于2024-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于支持向量機算法的乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測方法在說明書摘要公布了：本發明基于支持向量機算法的乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測方法，屬于材料信息學領域，所述方法包括如下步驟：（1）閱讀已有公開文獻建立數據庫，（2）提取配體的SMILES字符串和性能提升率并構建張量矩陣，（3）采用支持向量機進行分析，尋找配體特征和效果的關系，（4）輸入配體進行預測。本發明還提供了存儲有所述方法的計算機可讀存儲介質和由所述介質組成的裝置。本發明還增加了反應條件，提高乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測的準確性。

本發明授權一種基于支持向量機算法的乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于支持向量機算法的乙炔氫氯化反應催化劑配體優劣的預測方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：1從公開文獻中提取數據集，并且進行分類來訓練模型，2提取配體分子的復合SMILES字符串并且轉化為張量矩陣，3將張量矩陣輸入到基于支持向量機算法的模型進行回歸訓練，使用RBF核函數，懲罰系數C等于0.9；4未知性能配體的SMILES字符串輸入模型獲得配體改性結果的預測；所述的SMILES字符串構建張量矩陣并且輸入支持向量機模型，使用經過訓練的支持向量機模型，輸出預測結果；所述方法包括如下步驟：步驟1：建立數據集，從文獻中收集已知催化劑配體的信息，配體的分子結構及對應的復合SMILES字符串和轉化率記錄在數據庫中；步驟2：將配體的分子結構轉化為ECFP指紋將每種配體的復合SMILES字符串轉化為一種叫“ECFP指紋”的64位二進制向量；對于已知配體的SMILES字符串采用搜索的方式，從RDKit開源庫中將每一個官能團對應成為有0和1組成的分子指紋，組合成64位的分子指紋；不同0和1的組成序列代表不同的官能團，從而體現出配體不同結構的影響；步驟3：構建特征張量矩陣收集的每種配體都有各自的64位分子指紋，把所有配體的指紋數據整合成一個張量矩陣，矩陣的每一行代表一個配體，每一列是一個特征位；步驟4：建立并調整模型架構將完整的張量矩陣輸入到支持向量機模型中，進行初步訓練；支持向量機模型會自動計算并擬合；分別嘗試線性核，多項式核和RBF核函數，并且使用交叉驗證的方法優化懲罰系數C的選擇；步驟5：模型評估將簡化后的張量矩陣輸入到支持向量機模型中，繼續訓練，目標變量是轉化率；通過模型訓練，模型逐漸學習出配體結構、實驗條件與轉化率之間的關系；訓練完成后，使用驗證集對模型進行評估；通過對模型訓練，最終得出最優模型為使用RBF核且懲罰系數C等于0.9，使用驗證集對模型進行評估；最終模型對不同配體的預測轉化率與實際轉化率差小于7％概率達到了95％以上；步驟6：預測未知配體的轉化率訓練完成后，該模型可以用來預測新配體的轉化率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京工業大學，其通訊地址為：211816 江蘇省南京市江北新區浦珠南路30號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。