Soft Matter

机器学习可准确分类复杂的链拓扑结构

研究人员开发了一种机器学习方法，用于分类复杂的链拓扑结构，这在聚合物熔体、DNA和蛋白质等领域具有相关性。一个在“缠绕密度矩阵”上训练的前馈神经网络在对前六个素链进行分类时达到了97%的准确率。该方法在不同温度和组件长度下保持高准确率，尽管在高斯噪声添加下准确率会下降，这表明矩阵特征对拓扑结构敏感。研究表明，在传统计算方法成本过高的情况下，机器学习是快速分类复杂链拓扑结构的可行工具。