کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6594741 | 1423729 | 2018 | 49 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A machine learning based computer-aided molecular design/screening methodology for fragrance molecules
ترجمه فارسی عنوان
یک ماشین یادگیری مبتنی بر کامپیوتر مبتنی بر روش مولکولی طراحی / غربالگری برای مولکول های رایج است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طراحی مولکولی با کمک کامپیوتر، عطر، فراگیری ماشین، روش مشارکت گروهی، دارایی محصول،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Although the business of flavors and fragrances has become a multibillion dollar market, the design/screening of fragrances still relies on the experience of specialists as well as available odor databases. Potentially better products, however, could be missed when employing this approach. Therefore, a computer-aided molecular design/screening method is developed in this work for the design and screening of fragrance molecules as an important first step. In this method, the odor of the molecules are predicted using a data driven machine learning approach, while a group contribution based method is employed for prediction of important physical properties, such as, vapor pressure, solubility parameter and viscosity. A MILP/MINLP model is established for the design and screening of fragrance molecules. Decomposition-based solution approach is used to obtain the optimal result. Finally, case studies are presented to highlight the application of the proposed fragrance design/screening method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 115, 12 July 2018, Pages 295-308
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 115, 12 July 2018, Pages 295-308
نویسندگان
Lei Zhang, Haitao Mao, Linlin Liu, Jian Du, Rafiqul Gani,