【摘 要】
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化学反应预测及合成路线设计是有机合成领域极具挑战性的问题之一.机器学习是近年来新兴的研究方法.针对有机小分子的化学合成,本文综述了机器学习方法在有机合成(包括化学反应数据的收集、化学反应的预测和合成路线的设计等)领域的进展.对于高度复杂的树脂分子,本文论述了基于机器学习合成路线亟待解决的问题,如数据的不完备和偏倚、缺乏规范化的表示、少样本的机器学习方法等.
【机 构】
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华东理工大学材料科学与工程学院,上海市先进聚合物材料重点实验室,上海 200237
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化学反应预测及合成路线设计是有机合成领域极具挑战性的问题之一.机器学习是近年来新兴的研究方法.针对有机小分子的化学合成,本文综述了机器学习方法在有机合成(包括化学反应数据的收集、化学反应的预测和合成路线的设计等)领域的进展.对于高度复杂的树脂分子,本文论述了基于机器学习合成路线亟待解决的问题,如数据的不完备和偏倚、缺乏规范化的表示、少样本的机器学习方法等.
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