東南大學王鳳娟獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種基于官能團分類和機器學習的鋼筋阻銹劑性能預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119939334B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411965393.X，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于官能團分類和機器學習的鋼筋阻銹劑性能預測方法是由王鳳娟;李映澤;沈章文;蔣金洋;徐楊設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于官能團分類和機器學習的鋼筋阻銹劑性能預測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于阻銹劑性能預測領域，具體涉及一種基于官能團分類和機器學習的鋼筋阻銹劑性能預測方法，首先對阻銹劑分子結構中活性基團和官能團進行科學分類與數據采集，并采集浸泡時間、阻銹劑含量、轉移電阻與阻銹效率等阻銹劑高度相關的指標數據，形成原始數據特征集；其次對采集到的原始數據進行預處理；然后基于重要性排序識別影響阻銹效率的關鍵官能團與環境條件特征；最后利用訓練集對機器學習回歸模型進行訓練，通過測試集的誤差指標評估模型性能，得到可預測不同阻銹劑分子結構下阻銹效率的預測模型。該方法具有預測準確度高、可解釋性強、可拓展性好的優點，為鋼筋阻銹劑的研發、篩選與應用提供了高效的技術支持。
本發明授權一種基于官能團分類和機器學習的鋼筋阻銹劑性能預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于官能團分類和機器學習的鋼筋阻銹劑性能預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1官能團分類與數據采集： 將鋼筋阻銹劑分子結構中的活性基團按照不同官能團類型進行系統分類，采集各阻銹劑樣本的官能團類型及數量，并提取相應的浸泡時間、阻銹劑含量、轉移電阻、阻銹效率數據，形成原始數據特征集； 2數據預處理： 對采集到的原始數據進行去除全零特征、異常值剔除及標準化預處理，將所述官能團分類信息和數量轉換為機器學習可識別的特征參數； 3特征分析： 進行特征重要性分析，識別影響阻銹效率的關鍵官能團與環境條件特征，構建簡化模型； 4機器學習模型訓練與評估： 利用訓練集對機器學習回歸模型進行訓練，通過測試集的誤差指標評估模型性能，得到可預測不同阻銹劑分子結構下阻銹效率的預測模型； 5鋼筋阻銹劑性能預測： 對于待預測的鋼筋阻銹劑，對其特征進行預處理后輸入至步驟4中建立的預測模型中，輸出相應的預測結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東南大學，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區新街口街道四牌樓2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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