技術編號：40547531
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及數據驅動，具體涉及一種化合物物性預測方法、系統、設備及介質。背景技術、傳統的物質屬性預測模型主要依賴于經驗公式和物理理論，如clausius-mosotti方程、onsager和kirkwood方程等。這些理論雖然在某些情況下能夠提供有用的預測，但它們通常只適用于特定的物質群體，如稀有氣體或具有有限極性的液體，并且在處理強極性化合物時，這些理論模型的可靠性顯著降低。后來，研究者通過構建定量結構－性質關系(qspr)模型，使用分子的多種物理描述符來預測物體屬性，例如，liu和rowle...
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