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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本公开提供基于机器学习模拟动态核磁共振谱的方法，其特征在于，包括：构建通过电子结构计算的力和能量的数据集，通过机器学习的方法对数据集进行训练，训练后得到机器学习势模型；通过机器学习势模型做分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟，获得模拟轨迹，从模拟轨迹中选取部分结构；基于选取的部分结构，通过机器学习的方法对电子结构计算的化学位移数据集进行训练，得到化学位移预测模型；通过化学位移预测模型预测分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟得到的模拟轨迹结构的化学位移；以及基于化学位移生成动态核磁谱。本公开还提供了一种基于机器学习模拟动态核磁共振谱的装置、电子设备以及可读存储介质。
主权项：1.一种基于机器学习模拟动态核磁共振谱的方法，其特征在于，包括：构建通过电子结构计算的力和能量的数据集，通过机器学习的方法对所述数据集进行训练，训练后得到机器学习势模型；通过所述机器学习势模型做分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟，获得模拟轨迹，从所述模拟轨迹中选取部分结构；基于选取的所述部分结构，通过机器学习的方法对电子结构计算的化学位移数据集进行训练，得到化学位移预测模型；通过所述化学位移预测模型预测所述分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟得到的模拟轨迹结构的化学位移；以及基于所述化学位移生成动态核磁谱；所述电子结构计算包括基于量子力学的从头算方法或密度泛函理论方法；其中，在构建通过电子结构计算的力和能量的数据集时，需对原子局域环境特征化，所述原子局域环境特征化采用的描述符包括：用于深度势的嵌入式特征空间、原子位置平滑重叠、原子中心对称函数、多体张量表示中的一种；其中，所述训练使用的机器学习方法包括：高斯过程、深度神经网络、支持向量机中至少一种；其中，在所述分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟时，需要充分取样动态核磁谱涉及的动态过程；其中，所述从所述模拟轨迹中选取部分结构的方式为任意选取方式；其中，基于所述化学位移生成动态核磁谱，包括：通过对所述化学位移做时间平均得到所述动态核磁谱。
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