本發明公開了一種基于機器學習的比移值預測方法,采集化合物、展開劑和比移值數據,通過機器學習方法建立比移值預測模型,能夠快速準確地預測出目標化合物在目標展開劑體系下的比移值曲線,并根據曲線給出最優展開劑配比方案,使得實驗獲得的比移值不至于過大或者過小,極大地減少了薄層色譜分析技術對實驗者經驗的依賴,解決了展開劑選擇的問題,避免了枯燥的重復實驗,極大地提升了極性測定的效率,節省了時間和人力成本。本發明將機器學習技術引入實驗化學領域,使得沒有實驗條件的情況下獲取化合物的比移值成為一種可能,在實驗化學、藥物合成與分析等領域有著廣泛應用和重要意義。
聲明:
“基于機器學習的比移值預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)