使用分子特征表示和机器学习预测真空紫外线/紫外线气相吸收光谱
Linh Ho Manh1, Victoria C P Chen1, Jay Rosenberger1
1Department of Industrial, Manufacturing, and Systems Engineering, The University of Texas at Arlington, Arlington, Texas 76019, United States.
机器学习准确地预测真空紫外线 (VUV) 和化学化合物的紫外线吸收光谱. 新的分子特征改善了预测,超过了传统的量子化学方法.
科学领域:
- 频谱学是一种光谱学.
- 计算化学的计算化学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 紫外线 (UV) 吸收光谱对于分析化学化合物至关重要.
- 预测VUV/UV光谱有助于识别各种领域的未知分子.
- 人工智能为量子化学光谱预测提供了一个替代方案.
研究的目的:
- 开发和测试用于预测气相VUV/UV吸收光谱的机器学习模型.
- 引入和评估新的分子特征,以提高光谱预测.
- 将机器学习模型的性能与量子化学方法进行比较.
主要方法:
- 使用的结构数据文件 (.sdf) 和VUV/UV光谱为1397个化合物.
- 开发并测试了三种机器学习模型 (包括随机森林).
- 引入了新的分子特征 (ABOCH) 来表示pi结合,芳香度和化.
主要成果:
- 随机森林回归器在最短的训练时间内实现了最佳准确性.
- 开发的机器学习模型的表现优于时间依赖密度函数理论的预测.
- 新的ABOCH具有改进的光谱预测精度.
结论:
- 机器学习,特别是具有新功能的随机森林,为VUV/UV光谱预测提供了一种高效准确的方法.
- 这种人工智能驱动的方法在速度和准确性方面超过了传统的量子化学方法.
- 开发的模型有助于表征挥发性和半挥发性化学化合物.
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