反向机器学习驱动的调香设计：市场新策略与分子结构预测

"基于反向机器学习的调香设计方法是一篇发表在化工学报2019年第70卷第12期的研究论文，作者是王璐、毛海涛、张磊、刘琳琳和都健，他们来自大连理工大学化工学院化工系统工程研究所。该研究关注的是如何利用先进的计算方法提升调香行业的效率和创新。 文章背景指出，香精香料市场价值巨大，调香技术对于提升人们的生活质量有着显著影响。研究者提出了一种创新的调香设计策略，即基于反向机器学习模型。这种模型的核心思想是利用类导体屏蔽模型（COSMO）计算出的香精分子的分子表面电荷密度分布作为结构描述符，这些描述符能精确地反映香精分子的特性。 在调香设计过程中，首先进行属性识别，将香精的特性（如香气类型、强度等）转化为具体的性能目标。然后，通过反向机器学习（IML）模型，将气味作为输入变量，分子结构描述符作为输出变量，通过训练使模型能够预测出与特定目标特性相匹配的香精分子结构。这一过程旨在找出潜在的香精配方，使得香精的香气更符合设计师的期望。 接下来，研究者在特定的数据库中运用欧几里得距离算法来筛选出最接近目标特性的调香混合物，这一步确保了最终产品的优化。论文以两个实际调香案例进行展示，通过实验数据和气味雷达图验证了这种方法的有效性和实用性。 本文的主要贡献在于将反向机器学习应用到调香设计领域，不仅提高了设计的精度和效率，也为香精产业的个性化和定制化生产提供了可能。关键词包括系统工程、设计、模型、反向机器学习、调香以及分子表面电荷密度分布。该研究具有重要的理论价值和实际应用潜力，预示着未来香精制造技术可能朝着更加智能化和精确化的方向发展。"