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优化分子性质的方法 

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申请/专利权人:三星显示有限公司

摘要:本发明涉及一种用于使分子(优选地用于OLED中的发射体分子,特别是TADF发射体)自动化设计的计算机实现的方法,所述方法使用遗传算法并且将包含至少一个分子结构的一组起始分子结构作为输入、用于指定遗传算法的允许变异的一组变异规则、基于相应分子的物理性质和或化学性质的一个或更多个预测值的分子结构的评分函数以及终止条件,所述方法提供所设计的分子的分子结构作为输出。

主权项:1.一种用于使分子(优选地用于OLED中的发射体分子,特别是TADF发射体)自动化设计的计算机实现的方法,所述方法使用:遗传算法并且将包含至少一个分子结构的一组起始分子结构作为输入,一组变异规则,用于指定所述遗传算法的允许变异,评分函数,基于相应分子的物理性质和或化学性质的一个或更多个预测值的分子结构,以及终止条件,所述方法提供所设计的分子的分子结构作为输出,所述方法包括以下步骤:a将所述一组起始分子结构作为父分子结构种群提供给所述遗传算法;b通过使用所述遗传算法使所述父分子结构种群的至少一个成员变异,使用所述遗传算法从所述父分子结构种群部分地或完全地生成子代分子结构种群;c预测与所述子代分子结构种群的成员对应的分子的物理性质和或化学性质的一个或更多个值,并基于此计算对所述子代分子结构种群的每个成员的所述评分函数的值,其中,所述物理性质和或化学性质的所述一个或更多个值是使用神经网络来预测的,所述神经网络使用对分子结构具有自注意力衰减的变换器,所述变换器使用分子结构作为输入来预测成员的物理性质和或化学性质的一个或更多个值;d检查是否满足所述终止条件,如果不满足所述终止条件,则生成新的父分子结构种群,所述新的父分子结构种群由所述子代分子结构种群的在所述子代分子结构之中具有所述评分函数的最佳值的至少一个成员构成;e使步骤b、步骤c和步骤d迭代,直到满足所述终止条件;f选择在步骤b或其任何迭代中生成的分子结构作为输出。

全文数据:

权利要求:

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