东南大学王凤娟获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939334B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411965393.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法是由王凤娟;李映泽;沈章文;蒋金洋;徐杨设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于阻锈剂性能预测领域，具体涉及一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法，首先对阻锈剂分子结构中活性基团和官能团进行科学分类与数据采集，并采集浸泡时间、阻锈剂含量、转移电阻与阻锈效率等阻锈剂高度相关的指标数据，形成原始数据特征集；其次对采集到的原始数据进行预处理；然后基于重要性排序识别影响阻锈效率的关键官能团与环境条件特征；最后利用训练集对机器学习回归模型进行训练，通过测试集的误差指标评估模型性能，得到可预测不同阻锈剂分子结构下阻锈效率的预测模型。该方法具有预测准确度高、可解释性强、可拓展性好的优点，为钢筋阻锈剂的研发、筛选与应用提供了高效的技术支持。
本发明授权一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1官能团分类与数据采集： 将钢筋阻锈剂分子结构中的活性基团按照不同官能团类型进行系统分类，采集各阻锈剂样本的官能团类型及数量，并提取相应的浸泡时间、阻锈剂含量、转移电阻、阻锈效率数据，形成原始数据特征集； 2数据预处理： 对采集到的原始数据进行去除全零特征、异常值剔除及标准化预处理，将所述官能团分类信息和数量转换为机器学习可识别的特征参数； 3特征分析： 进行特征重要性分析，识别影响阻锈效率的关键官能团与环境条件特征，构建简化模型； 4机器学习模型训练与评估： 利用训练集对机器学习回归模型进行训练，通过测试集的误差指标评估模型性能，得到可预测不同阻锈剂分子结构下阻锈效率的预测模型； 5钢筋阻锈剂性能预测： 对于待预测的钢筋阻锈剂，对其特征进行预处理后输入至步骤4中建立的预测模型中，输出相应的预测结果。
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