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龙图腾网恭喜北京大学申请的专利一种基于机器学习的比移值预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114171133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111638511.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于机器学习的比移值预测方法是由莫凡洋;徐浩;张东晓设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的比移值预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的比移值预测方法，采集化合物、展开剂和比移值数据，通过机器学习方法建立比移值预测模型，能够快速准确地预测出目标化合物在目标展开剂体系下的比移值曲线，并根据曲线给出最优展开剂配比方案，使得实验获得的比移值不至于过大或者过小，极大地减少了薄层色谱分析技术对实验者经验的依赖，解决了展开剂选择的问题，避免了枯燥的重复实验，极大地提升了极性测定的效率，节省了时间和人力成本。本发明将机器学习技术引入实验化学领域，使得没有实验条件的情况下获取化合物的比移值成为一种可能，在实验化学、药物合成与分析等领域有着广泛应用和重要意义。

本发明授权一种基于机器学习的比移值预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的比移值预测方法，包含如下步骤：1数据采集与清洗：采集化合物、展开剂和比移植数据并进行数据清洗，获取完整、无重复、无异常值的极性数据集；2数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括：通过分子指纹、偶极矩和分子描述符来表征化合物的分子结构与性质，使用展开剂配比向量表示展开剂体系及配比；预处理后的每条数据的信息向量包含多个维度，由此生成输入信息矩阵；其中，所述展开剂体系涉及N种展开剂，则使用一个N维的向量表示展开剂体系及配比；3模型训练：将预处理后的数据划分为训练集和验证集，分别使用Sigmoid函数约束的XGBoost、LightGBM、神经网络算法在训练集上进行训练，将训练好的三个模型集成为一个集成模型用以预测比移值，在训练过程中利用验证集采用交叉验证的方法防止过拟合；4模型预测：利用步骤3训练好的比移值预测模型对目标化合物在目标展开剂体系下的比移值曲线进行预测。

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