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本发明公开了一种基于人脸识别的纳米颗粒亲疏水性预测方法，该方法利用广泛应用于人脸识别的卷积神经网络深度学习技术，来识别纳米结构图像，并从中提取纳米颗粒三维结构特征，对这些特征进行多次的卷积、池化等操作，最终输出纳米颗粒亲疏水性预测值；该方法在对147种纳米颗粒亲疏水性预测中得到了检验，五折交叉验证和外部验证的R2均在0.7以上；通过该方法，研究人员在无需复杂的纳米描述符计算下，即可通过纳米结构图像来预估纳米颗粒的亲疏水性，进一步为合理设计所需生物效应的纳米颗粒提供数据支持和理论指导。
(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 CN 113140265 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110399850.3 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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