技术特征：
1.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收所述样本化学组合物的性质的值，所述样本化学组合物的所述性质受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；(c)将所述样本化学组合物的所述性质的所述值以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者输入到模型中；以及(d)经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；其中所述所考虑化学组合物的所述性质受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(c)-(d)。2.根据权利要求1所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述身份包含每种化学组合物的所述成分的身份。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯(bayes)分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与所述所考虑化学组合物的理化性质有关，所述理化性质与所述所考虑化学组合物的物理性质或化学性质有关。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质与所述样本化学组合物的所述性质相同。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值是基于所述所考虑化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值，而不是基于所述所考虑化学组合物的所述身份。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述成分的身份和所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值存储在数据库中。10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别。11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量来识别。12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一值或经由热力学计算识别的第二值中的至少一者组成。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。14.根据权利要求13所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度、挥发性损失或消费者感知中的至少一者有关。16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。17.根据权利要求16所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。18.根据权利要求16或权利要求17所述的方法，其中所述定性感觉属性包含气味、口味或触觉属性中的至少一者。19.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其进一步包含：储存样本化学组合物。20.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(d)之前，对多个样本化学组合物重复步骤(a)-(c)。21.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收所述样本化学组合物的样本理化性质的值，所述样本化学组合物的所述样本理化性质受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；(c)将所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者输入到模型中；以及(d)经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所考虑理化性质的所述值；其中所述所考虑化学组合物的所述所考虑理化性质受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；其中所述所考虑理化性质不同于所述样本理化性质；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(c)-(d)。22.根据权利要求21所述的方法，其中所述样本理化性质和所述所考虑理化性质与化学组合物的物理性质或化学性质有关。23.根据权利要求21至22中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述身份包含每种化学组合物的所述成分的身份。24.根据权利要求21至23中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。
25.根据权利要求24所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。26.根据权利要求25所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。27.根据权利要求21至26中任一项所述的方法，其中所述确定所述所考虑化学组合物的所述所考虑理化性质的所述值是基于所述所考虑化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值，而不是基于所述所考虑化学组合物的所述身份。28.根据权利要求21至27中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述成分的身份和所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值存储在数据库中。29.根据权利要求21至28中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别。30.根据权利要求21至29中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量来识别。31.根据权利要求21至30中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一值或经由热力学计算识别的第二值中的至少一者组成。32.根据权利要求21至31中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。33.根据权利要求32所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。34.根据权利要求21至33中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述理化性质的所述值与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度、挥发性损失或消费者感知中的至少一者有关。35.根据权利要求21至34中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数、折射率或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。36.根据权利要求35所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。37.根据权利要求35或权利要求36所述的方法，其中所述定性感觉属性包含气味、口味或触觉属性中的至少一者。38.根据权利要求21所述的方法，其进一步包含：在执行步骤(d)之前，对多个样本化学组合物重复步骤(a)-(c)。39.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收所关注特性的身份；(b)接收样本化学组合物的身份，所述样本化学组合物中的每一者包含各自与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联的成分；(c)对于所述样本化学组合物中的每一者，接收受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响的性质的值；(d)仅对于具有所述所关注特性的所述样本化学组合物中的每一者，将所述样本化学
组合物的所述性质的所述值以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者输入到模型中；以及(e)经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的所述成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；其中所述所考虑化学组合物的所述性质受所述所考虑化学组合物的至少两种成分的相互作用影响；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(d)-(e)。40.根据权利要求39所述的方法，其中所述所关注特性包含化学组合物的功能，所述功能与所述化学组合物的一种或多种成分如何以产品形式使用有关。41.根据权利要求40所述的方法，其中所述化学组合物的所述功能包含磨蚀剂功能、螯合剂功能、着色剂功能、氧化剂功能、还原剂功能或表面活性剂功能。42.根据权利要求40或权利要求41所述的方法，其中所述化学组合物的所述功能与薄膜清洁比(pcr)或相对牙质磨蚀度(rda)中的至少一者有关。43.根据权利要求39至42中任一项所述的方法，其中所述所关注特性包含化学组合物的分类，所述分类与所述化学组合物的成分的分子性质有关。44.根据权利要求43所述的方法，其中所述化学组合物的所述分类与醇分类、氨基酸分类、酶分类、脂肪酸分类、酮分类或肽分类有关。45.根据权利要求39至44中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述身份包含所述所考虑化学组合物的所述成分的身份。46.根据权利要求39至45中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。47.根据权利要求46所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。48.根据权利要求39至47中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与所述所考虑化学组合物的理化性质有关，所述理化性质与所述所考虑化学组合物的物理性质或化学性质有关。49.根据权利要求39至48中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质与所述样本化学组合物的所述性质相同。50.根据权利要求39至49中任一项所述的方法，其中所述确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值是基于所述所考虑化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值，而不是基于所述所考虑化学组合物的所述身份。51.根据权利要求39至50中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述成分的身份和所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值存储在数据库中。52.根据权利要求39至51中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别。53.根据权利要求39至52中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量来识别。54.根据权利要求39至53中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质
的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一值或经由热力学计算识别的第二值中的至少一者组成。55.根据权利要求39至54中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。56.根据权利要求55所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。57.根据权利要求39至56中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度、挥发性损失或消费者感知中的至少一者有关。58.根据权利要求39至57中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数、折射率或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。59.根据权利要求58所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。60.根据权利要求58或权利要求59所述的方法，其中所述定性感觉属性包含气味、口味或触觉属性中的至少一者。61.根据权利要求39至60中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(e)之前，对多个样本化学组合物重复步骤(a)-(d)。62.一种用于产生由具有所考虑化学性质的值的所考虑化学组合物组成的产品的方法，所述方法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收所述样本化学组合物的训练化学性质的值，所述训练化学性质的所述值是基于所述训练化学性质的所述值的实验测量或所述训练化学性质的所述值的数学测量中的至少一者；(c)使用所述样本化学组合物的所述化学信息性质的值和所述样本化学组合物的所述训练化学性质的所述值构建学习模型；(d)将所述所考虑化学性质的所述值输入到所述学习模型中；(e)经由所述学习模型且基于所述所考虑化学性质的所述值确定具有所述所考虑化学性质的所述值的所述所考虑化学组合物的化学信息性质的值；以及(f)产生包含具有所述所考虑化学性质的所述值的所述所考虑化学组合物的所述产品；其中由一个或多个处理器执行步骤(d)-(e)。63.根据权利要求62所述的方法，其中所述数学测量是所述训练化学性质的热力学计算。64.根据权利要求62至63中任一项所述的方法，其中所述训练化学性质基于所述训练化学性质的实验测量而不基于所述训练化学性质的所述数学测量来确定。65.根据权利要求62至64中任一项所述的方法，其中所述训练化学性质是所选化学组合物的理化性质，所述理化性质与所选化学物质的物理性质或化学性质有关。
66.根据权利要求62至65中任一项所述的方法，其中所述训练化学性质和所述所考虑化学性质是相同的性质。67.根据权利要求62至65中任一项所述的方法，其中所述训练化学性质和所述所考虑化学性质是不同的性质。68.根据权利要求62至63中任一项所述的方法，其中所述学习模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述所考虑化学性质经由所述机器学习模型的规则确定。69.根据权利要求68所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。70.根据权利要求69所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。71.根据权利要求62至70中任一项所述的方法，其中所述产品是个人护理产品。72.根据权利要求71所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。73.根据权利要求62至72中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学性质与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度、挥发性损失或消费者感知中的至少一者有关。74.根据权利要求62至73中任一项所述的方法，其中对于所述所选化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数、折射率或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。75.根据权利要求74所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。76.根据权利要求74或权利要求75所述的方法，其中所述定性感觉属性包含气味、口味或触觉属性中的至少一者。77.根据权利要求62至76中任一项所述的方法，其进一步包含：储存样本化学组合物。78.根据权利要求62至77中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(d)-(f)之前，对多个样本化学组合物重复步骤(a)-(c)。79.一种用于确定具有成分的所考虑化学组合物的值的方法，所述方法包含：(a)接收具有化学性质的定义值的样本化学组合物的身份，所述样本化学组合物由与所述所考虑化学组合物的成分不同的成分组成；(b)生成包含所述样本化学组合物的所述身份和所述样本化学组合物的所述化学性质的所述定义值的训练集；(c)基于所述训练集构建用于确定所述所考虑化学组合物的化学性质的值的模型；(d)经由所述模型，基于所述所考虑化学组合物的身份和所述训练集确定所述所考虑化学组合物的所述化学性质的所述值；以及(e)从所述模型接收所述所考虑化学组合物的所述化学性质的所述值；其中由一个或多个处理器执行步骤(c)-(e)。80.根据权利要求79所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述身份包含每种化学组合物的所述成分中的每一者的化学信息性质的值。81.根据权利要求79或权利要求80所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述
所考虑化学组合物中的每一者，所述身份包含每种化学组合物的所述成分的身份。82.根据权利要求79至81中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述化学性质的所述值的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。83.根据权利要求82所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。84.根据权利要求83所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。85.根据权利要求79至84中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述化学性质与所述所考虑化学组合物的理化性质有关，所述理化性质与所述所考虑化学组合物的物理性质或化学性质有关。86.根据权利要求79至85中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的定义的化学性质经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别。87.根据权利要求79至86中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述定义的化学性质经由所述样本化学组合物的实验测量来识别。88.根据权利要求79至87中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述定义的化学性质由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一化学性质或经由所述样本化学组合物的热力学计算识别的第二化学性质中的至少一者组成。89.根据权利要求88所述的方法，其中所述第一化学性质是所述样本化学组合物的可溶性氟含量。90.根据权利要求79至89中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。91.根据权利要求90所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。92.根据权利要求79至91中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(d)-(e)之前，对多个化学组合物重复步骤(a)-(c)。93.一种方法，其包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收与所述样本化学组合物的性质的值相关联的拟合参数的值，所述样本化学组合物的所述性质受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；(c)将与所述样本化学组合物的所述性质的所述值相关联的所述拟合参数值以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者输入到模型中；以及(d)经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的拟合参数值；其中由一个或多个处理器执行步骤(c)-(d)。94.根据权利要求93所述的方法，其进一步包含：基于(1)另一实例的身份、(2)所述所考虑化学组合物的所述拟合参数值和(3)拟合函数，确定所述另一实例的所述所考虑化学组合物的性质的值。95.根据权利要求94所述的方法，其中所述另一实例是未来时间段。
96.根据权利要求94所述的方法，其中所述拟合函数包含指数函数、多项式函数、幂函数或三角函数中的至少一者。97.根据权利要求93至96中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。98.根据权利要求97所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。99.根据权利要求98所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。100.根据权利要求93至99中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与所述所考虑化学组合物的理化性质有关，所述理化性质与所述所考虑化学组合物的物理性质或化学性质有关。101.根据权利要求93至100中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与和所述样本化学组合物的所述性质的所述值相同的理化性质有关。102.根据权利要求93至101中任一项所述的方法，其中所述确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值是基于所述所考虑化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值，而不是基于所述所考虑化学组合物的所述身份。103.根据权利要求93至102中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述成分的身份和所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值存储在数据库中。104.根据权利要求93至103中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别。105.根据权利要求93至104中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量来识别。106.根据权利要求93至105中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一值或经由热力学计算识别的第二值中的至少一者组成。107.根据权利要求93至106中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。108.根据权利要求107所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。109.根据权利要求93至108中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(d)之前，对多个样本化学组合物重复步骤(a)-(c)。110.一种识别所考虑化学组合物的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收样本化学组合物的成分的化学信息性质的值；(b)接收所述样本化学组合物的性质的值，所述性质受所述成分中的至少两者的相互作用影响；(c)将所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值和所述样本化学组合物的所述性质的所述值输入到模型中；以及(d)经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值或(2)所述所考虑化学组合物的性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的身份；
其中所述所考虑化学组合物的所述性质受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(c)-(d)。111.根据权利要求110所述的方法，其中所述确定所述所考虑化学组合物的所述身份是基于所述所考虑化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值，而不是基于所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值。112.根据权利要求110或权利要求111所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述成分中的每一者具有相应化学信息性质。113.根据权利要求110至112中任一项所述的方法，其进一步包含将所述样本化学组合物的身份输入到所述模型中。114.根据权利要求110至113中任一项所述的方法，其中所述模型是与监督学习方法有关的机器学习模型。115.根据权利要求110至114中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质与所述样本化学组合物的所述性质相同。116.根据权利要求110至115中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量来确定。117.根据权利要求110至116中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量确定的所述性质的第一值或经由热力学计算确定的所述性质的第二值中的至少一者组成。118.根据权利要求110至117中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。119.根据权利要求118所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。120.根据权利要求110至119中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(d)之前，对多个样本化学组合物重复步骤(a)-(c)。121.一种计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收第一组合物的组分的身份，所述组分中的每一者具有预定义特性中的某一预定义特性的值；(b)接收所述第一组合物的性质的值，其中所述性质受所述第一组合物的所述组分中的至少两者的相互作用影响；(c)使用所述第一组合物的所述组分的所述预定义特性的所述值和所述第一组合物的所述性质的所述值来训练学习模型；(d)将第二组合物的第二组分的身份提供到所述学习模型，其中所述第二组分中的至少一者不同于所述第一组分中的至少一者；以及(e)经由所述学习模型确定所述第二组合物的性质的值；其中所述第二组合物的所述性质受所述第二组合物的所述组分中的至少两者的相互作用影响；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(c)-(e)。122.根据权利要求121所述的方法，其中所述第一组合物和所述第二组合物是化学组合物。
123.根据权利要求121至122中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述组分和所述第二组合物的所述组分是成分。124.根据权利要求121至123中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述性质和所述第二组合物的所述性质是相同的性质。125.根据权利要求121至123中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述性质和所述第二组合物的所述性质是不同的性质，所述第二组合物的所述性质能从所述第一组合物的所述性质导出。126.根据权利要求125所述的方法，其中所述第一组合物的所述性质是ph，并且所述第二组合物的所述性质是可溶性锌。127.根据权利要求121至126中任一项所述的方法，其中所述学习模型是机器学习模型，所述第二组合物的所述性质经由所述机器学习模型的规则来确定。128.根据权利要求127所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。129.根据权利要求128所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯分类或逻辑回归规则中的至少一者。130.根据权利要求121至129中任一项所述的方法，其中所述第二组合物的所述性质与所述第二组合物的理化性质有关。131.根据权利要求121至130中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述组分的身份和所述第二组合物的所述组分的身份存储在数据库中。132.根据权利要求121至131中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述性质的所述值经由所述第一组合物的实验测量或所述第一组合物的热力学计算中的至少一者来识别。133.根据权利要求121至132中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述性质的所述值经由所述第一组合物的实验测量来识别。134.根据权利要求121至133中任一项所述的方法，其中所述第一组合物的所述性质的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一值或经由热力学计算识别的第二值中的至少一者组成。135.根据权利要求121至134中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述第二组合物组成的个人护理产品。136.根据权利要求135所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。137.根据权利要求121至136中任一项所述的方法，其中所述第二组合物的所述第二组分中的每一者具有预定义特性，所述预定义特性具有值。138.根据权利要求137所述的方法，其中具有值的所述预定义特性是化学信息性质。139.根据权利要求121至138中任一项所述的方法，其包含：在执行步骤(d)-(e)之前，对多个第一组合物重复步骤(a)-(c)。140.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)从与个人护理产品相关联的化学组合物接收所述所考虑化学组合物的身份，其中所述所考虑化学组合物包含成分；(b)接收化学信息性质的值，每个值与所述所考虑化学组合物的所述成分中的相应一者相关联；
(c)经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的所述身份或(2)与所述所考虑化学组合物的所述成分中的所述相应一者相关联的所述化学信息性质的所述值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；其中所述模型根据(1)化学组合物的身份或(2)所述化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者以及所述化学组合物的性质的值来训练；并且其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；并且其中所述确定步骤由一个或多个处理器执行。141.根据权利要求140所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述身份包含所述所考虑化学组合物的所述成分的身份。142.根据权利要求140至141中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。143.根据权利要求142所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。144.根据权利要求143所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。145.根据权利要求140至144中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与所述所考虑化学组合物的理化性质有关，所述理化性质与所述所考虑化学组合物的物理性质或化学性质有关。146.根据权利要求140至145中任一项所述的方法，其中所述确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值是基于与所述所考虑化学组合物的所述成分中的所述相应一者相关联的所述化学信息性质的所述值，而不是基于所述所考虑化学组合物的所述身份。147.根据权利要求140至146中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的个人护理产品。148.根据权利要求147所述的方法，其中所述个人护理产品是牙膏。149.根据权利要求140至148中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与所述所考虑化学组合物的ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度或挥发性损失中的至少一者有关。150.根据权利要求140至149中任一项所述的方法，其中所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。151.根据权利要求150所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。152.根据权利要求150或权利要求151所述的方法，其中所述定性感觉属性包含气味、口味或触觉属性中的至少一者。153.根据权利要求140至152中任一项所述的方法，其进一步包含：从数据库中检索所述所考虑化学组合物的所述身份。154.根据权利要求140至153中任一项所述的方法，其包含在执行所述识别和确定步骤之前对多个样本化学组合物重复所述接收步骤。155.一种创建模型以确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方
法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收样本组合物的性质的值，所述性质受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；以及(c)通过处理所述样本化学组合物的所述性质的所述值以及(1)所述样本组合物的身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者，训练模型以确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；其中所述模型被配置成基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；并且其中所述训练步骤由一个或多个处理器执行。156.根据权利要求155所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述身份包含所述样本化学组合物的所述成分的身份。157.根据权利要求155至156中任一项所述的方法，其中所述模型是机器学习模型。158.根据权利要求155至157中任一项所述的方法，其中所述机器学习模型包含监督学习方法。159.根据权利要求155至158中任一项所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规则、支持向量机规则、朴素贝叶斯分类规则或逻辑回归规则中的至少一者。160.根据权利要求155至159中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值与所述样本化学组合物的理化性质有关，所述所考虑化学组合物的所述理化性质与所述所考虑化学组合物的物理性质或化学性质有关。161.根据权利要求155至160中任一项所述的方法，其进一步包含：经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值。162.根据权利要求155至161中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述成分的身份和所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值存储在数据库中。163.根据权利要求155至162中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别。164.根据权利要求155至163中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量来识别。165.根据权利要求155至164中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性质的所述值由经由所述样本化学组合物的实验测量识别的第一值或经由热力学计算识别的第二值中的至少一者组成。166.根据权利要求155至165中任一项所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述性
质的所述值与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度或挥发性损失中的至少一者有关。167.根据权利要求155至166中任一项所述的方法，其中所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数、折射率或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。168.根据权利要求167所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。169.根据权利要求167或权利要求168所述的方法，其中所述定性感觉属性包含气味、口味或触觉属性中的至少一者。170.一种被配置成确定所考虑化学组合物的性质的值的系统，所述系统包含：一个或多个用户界面，其被配置成：接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；接收所述样本化学组合物的性质的值，所述样本化学组合物的所述性质受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；以及接收(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者；以及处理器，其可操作地耦合到所述用户界面，所述处理器被配置成：从所述用户界面接收所述样本化学组合物的所述性质的所述值以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者并将它们输入到模型中；以及经由所述模型，基于(1)所述所考虑化学组合物的所述身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的所述值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；其中所述用户界面还被配置成显示所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；并且其中所述所考虑化学组合物的所述性质受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响。171.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收所述样本化学组合物的性质的值；(c)接收与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的特征；(d)将所述样本化学组合物的所述性质的所述值、与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的所述特征以及所述样本化学组合物的所述身份输入到机器学习模型中；(e)经由所述机器学习模型，基于与所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值有关的特征以及所述所考虑化学组合物的身份确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；以及(f)产生由所述所考虑化学组合物组成的产品；
其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质受所述化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(d)-(e)。172.根据权利要求171所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述身份包含每种化学组合物的所述成分的身份。173.根据权利要求171至172中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度或挥发性损失中的至少一者有关。174.根据权利要求171至173中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与临床/消费者试验或消费者感知中的至少一者有关。175.根据权利要求171至174中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，与所述化学组合物的所述性质有关的所述特征的所述值与用户相关信息、时间段或环境信息中的至少一者有关。176.根据权利要求175所述的方法，其中所述用户相关信息包含所述产品的用户的人口统计信息。177.根据权利要求176所述的方法，其中所述产品的所述用户的所述人口统计信息包含与所述产品的所述用户、所述产品的所述用户的血统或所述产品的所述用户的年龄有关的地理信息。178.根据权利要求171至177中任一项所述的方法，其中所述产品是个人护理产品、食品或药物中的至少一种。179.根据权利要求171至178中任一项所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质与所述样本化学组合物的所述性质相同。180.根据权利要求171至179中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述化学信息性质与定性类别、定性感觉属性、分子式、酸解离常数、溶度积、结构拓扑、官能团计数、化学片段计数、疏水性、分配系数、空间参数、缔合常数、折射率或亲水亲油平衡(hlb)中的至少一者有关。181.根据权利要求180所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少一者。182.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收所述样本化学组合物的性质的值；(c)接收与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的特征；(d)将所述样本化学组合物的所述性质的所述值、与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的所述特征以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者输入到模型中；以及(e)经由所述模型，基于与所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值有关的特征以
及(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值；其中由一个或多个处理器执行步骤(d)-(e)。183.根据权利要求182所述的方法，其中所述模型是机器学习模型，所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值经由所述机器学习模型的规则来确定。184.根据权利要求182至183中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与ph、流变、磨蚀度、化学降解、相变、浊度、成分溶解度或挥发性损失中的至少一者有关。185.根据权利要求182至184中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与临床/消费者试验或消费者感知中的至少一者有关。186.根据权利要求182至185中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，与所述化学组合物的所述性质有关的所述特征的所述值与用户相关信息、时间段或环境信息中的至少一者有关。187.根据权利要求182至186中任一项所述的方法，其进一步包含产生由所述所考虑化学组合物组成的产品。188.一种确定所考虑化学组合物的性质的值的计算机实施的方法，所述方法包含：(a)接收包含成分的样本化学组合物的身份，所述成分中的每一者与所述样本化学组合物的化学信息性质中的某一化学信息性质的值相关联；(b)接收所述样本化学组合物的样本理化性质的值，所述样本化学组合物的所述样本理化性质受所述样本化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作用影响；(c)接收与所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值有关的特征；(d)将所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值、与所述样本化学组合物的所述样本理化性质的所述值有关的所述特征以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者输入到模型中；以及(e)经由所述模型，基于与所述所考虑化学组合物的所考虑理化性质的所述值有关的特征以及(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所考虑化学组合物的所述所考虑理化性质的所述值；其中所述所考虑理化性质与所述样本理化性质相同；并且其中由一个或多个处理器执行步骤(d)-(e)。189.根据权利要求188所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，所述性质的所述值与临床/消费者试验有关。190.根据权利要求188至189中任一项所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物中的每一者，与所述化学组合物的所述性质有关的所述特征的所述值与用户相关信息、时间段或环境信息中的至少一者有关。
技术总结
公开一种用于产生产品的系统、设备和/或方法。接收包含成分的样本化学组合物的身份。接收所述样本化学组合物的性质的值和与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的特征。将所述样本化学组合物的所述性质的所述值、与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的所述特征以及所述样本化学组合物的所述身份输入到机器学习模型中。经由所述机器学习模型，基于与所考虑化学组合物的所述性质的所述值有关的特征和所述所考虑化学组合物的身份来确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值。产生由所述所考虑化学组合物组成的产品。产品。
技术研发人员：伊拉克利斯
受保护的技术使用者：高露洁-棕榄公司
技术研发日：2020.06.03
技术公布日：2022/2/6