(19)中华 人民共和国 国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202111680679.X
(22)申请日 2021.12.3 0
(71)申请人 温州大学
地址 325000 浙江省温州市瓯海经济开发
区东方南路38号 温州市国家大学科技
园孵化器
(72)发明人 黄杰 李士本 何林李
(74)专利代理 机构 北京中北知识产权代理有限
公司 11253
代理人 陈孝政
(51)Int.Cl.
G16C 20/70(2019.01)
G16C 10/00(2019.01)
G16C 20/10(2019.01)
G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)
(54)发明名称
一种对液态水中的动态过程分类的机器学
习方法
(57)摘要
本发明公开了一种对液态水中的动态过程
分类的机器学习方法, 包括以下步骤: (1)构建动
态图模型; (2)定义水中的氢键; (3)检测氢键构
型的改变; (4)对氢键构型改变过程分类; 步骤
(1), 第i个水分子和其他N ‑1个水分子都有可能
形成氢键, 任意两个水分子对i, j叫做一个准氢
键, 表示为QBi,j; 定义一个量
表示t时刻的
准氢键QBi,j的有向氢键布居; 上述技术方案中,
采用基于密度泛函的分子动力学模拟方法, 对液
态体相水进行模拟, 模拟 的精确度高; 采用机器
学习, 该方案能够对液态水中的氢键状态改变过
程分类。
权利要求书2页 说明书5页 附图2页
CN 114300069 A
2022.04.08
CN 114300069 A
1.一种对液态水中的动态过程分类的机器学习方法, 其特征在于: 包括以下步骤: (1)
构建动态图模型;
(2)定义水中的氢键;
(3)检测氢键构型的改变;
(4)对氢键构型改变过程分类;
步骤(1), 第i个水分子和其他N ‑1个水分子都有可能形成氢键, 任意两个水分子对i, j
叫做一个准氢键, 表示 为QBi,j; 定义一个量
表示t时刻准氢键的有向氢键布居;
步骤(2)中, 定义水分子间的氢键公式为:
其中, ROO′是指供体氧原子和受体氧原子之间的距离,O ‑H…O是由供体氧原子, 被贡献
氢原子和受体氧原子组成的角度, Rcutoff距离阈值, θcutoff是角度阈值。
2.根据权利要求1所述的一种对液态水中的动态过程分类的机器学习方法, 其特征在
于: 步骤(2), 观测准氢键QBi,j的两个水分子间的距离ROO′,和四个角度, 四个角度分别为θa,
θb, θc和 θd。
3.根据权利要求2所述的一种对液态水中的动态过程分类的机器学习方法, 其特征在
于: 步骤(3), 包括以下子步骤:
(3.1)DA交换:在区间前半部分有θb>θcutoff,在后半部分有θd>θcutoff;
从1变到‑1,氢
键的供体和受体发生了互换, 相 邻水分子之间的DA交换, 水分子的偶极矩方向会改变, 水分
子的微观构型也会改变。
(3.2)扩散过程:在区间的前半部分有
在区间后半部分的大部分时间
没有氢键存在, 距离ROO′明显增大。
(3.3)HH交换:由于一开始有θc>θcutoff,被捐献的形成氢键的氢原子是H ′1.接着角度θc
减小,而角度 θd则增大, 直到θd>θcutoff, 在这一过程中供体的另一个氢原子H ′2被捐献形成氢
键, 供体的氢原子发生了交换。
4.根据权利要求3所述的一种对液态水中的动态过程分类的机器学习方法, 其特征在
于: DA交换 过程反映在
的变化是从 ±1变到
扩散过程反映在
上是从±1变到0;
对氢键构型改变过程分类包括以下子步骤;
(4.1)预处理:首先使用一个低通 滤波器对归一化后的有向氢键布居序列
进行滤
波, 从而过滤掉由于水分子的振动形成的高频涨落 ,得到滤波后的序列
若
αT是一个较小的值,表示序列一开始不存在氢键(T1); 若
的标
准差σ 足够小即σ <σT, 氢键的状态没有发生改变; 关注氢键状态的变化, 在预处理阶段排除
最开始不存在氢键的序列(T1)和氢键状态不发生改变的序列(T2)和(T3)。
(4.2)DA交换和扩散这两类序列叫做阳性序列,所有除这两类序列之外的序列叫做阴
性序列, 用仅包含DA交换和扩散的阳性序列去训练一个双向长短时记忆自编码器; 训练完权 利 要 求 书 1/2 页
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2成后用自编 码没有见过的异常序列输入到双向长短时记忆自编 码器当中, 导致双向长 短时
记忆自编码器的重建误差相比正常序列的大; 通过这个重建误差判断输入序列是阳性, 重
建误差小; 是 阴性, 重建误差大; 这样就得到 了阳性序列和阴性序列的分类 器。
(4.3)DA交换序列、 扩散序列和阴性序列经过双向长短时记忆自编码后的重建误差的
密度分布。权 利 要 求 书 2/2 页
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