研究解读
Analytical Chemistry
Infrared Spectra Prediction for Functional Group Region Utilizing a Machine Learning Approach With Structural Neighboring Mechanism
一种以官能团为中心的学习策略，利用局部结构信息，提高红外光谱预测的准确性、稳健性与可解释性。
01 / 研究问题
研究问题
官能团的红外响应不仅取决于其自身类别，也受到周围分子环境影响，因此预测方法需要考虑局部结构语境。
02 / 研究方法
研究方法
该方法表示目标官能团周围的结构邻域，并将这一局部化学信息用于机器学习预测流程。
03 / 研究意义
研究意义
以具有化学意义的结构邻域为中心，可使光谱预测更直接地对应化学家解释红外信号时使用的结构信息。
04 / 发表信息
发表信息
- 作者
- Chengchun Liu, Ruqiang Zou, and Fanyang Mo
- 期刊
- Analytical Chemistry
- 年份
BibTeX
@article{liu2024irprediction,
title = {Infrared Spectra Prediction for Functional Group Region Utilizing a Machine Learning Approach With Structural Neighboring Mechanism},
author = {Chengchun Liu and Ruqiang Zou and Fanyang Mo},
journal = {Analytical Chemistry},
year = {2024},
date = {2024-09-19},
volume = {96},
number = {39},
pages = {15550--15562},
doi = {10.1021/acs.analchem.4c01972},
url = {https://doi.org/10.1021/acs.analchem.4c01972}
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