[发明专利]一种化学逆合成分析方法及系统

权利要求书

1.一种化学逆合成分析方法，其特征在于，包括：

将训练化合物输入合成树，利用蒙特卡洛搜索树进行搜索，得到逆合成分析网络的训练数据；所述训练数据包括训练化合物的基本分子和以所述基本分子为起始物的训练化合物合成路线；所述蒙特卡洛搜索树根据动作价值估计和状态价值估计进行更新；

利用所述训练数据对逆合成分析网络进行训练，得到训练好的逆合成分析网络；

获取待合成化合物并将所述待合成化合物输入所述训练好的逆合成分析网络，得到待合成化合物的合成路线。

2.根据权利要求1所述的化学逆合成分析方法，其特征在于，所述将训练化合物输入合成树，利用蒙特卡洛搜索树进行搜索，得到逆合成分析网络的训练数据，具体包括：

将所述训练化合物作为合成树的根节点，利用蒙特卡洛搜索树确定训练化合物逆向合成模板概率和所述训练化学物分解后的中间体的逆向合成模板概率；

计算所述根节点的状态标记；

判断状态标记是否为-1，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为是，则合成树构建失败，将除为状态标记为1节点以外所有节点重置为-1，并根据合成树的叶节点和边确定训练数据；

若所述第一判断结果为否，则判断所述合成树中是否有节点深度达到第一设定节点深度，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果为否，则判断所述合成树中是否存在状态标记为0的节点，得到第三判断结果；若所述第三判断结果为是，则遍历合成树中所有状态标记为0的叶节点，并根据所述训练化合物逆向合成模板概率和所述训练化学物分解后的中间体的逆向合成模板概率对所述状态标记为0的叶节点添加子节点；确定所述子节点的状态标记并返回步骤“判断状态标记是否为-1，得到第一判断结果”；

若所述第三判断结果为否，则合成树构建成功，重置所有节点标记为1并根据所述合成树的叶节点和边确定训练数据；

若所述第二判断判断结果为是，则判断所述合成树中是否存在状态标记为0的节点，得到第四判断结果；若所述第四判断结果表示为否，则合成树构建成功，重置所有节点标记为1并根据所述合成树的叶节点和边确定训练数据；

若是第四判断结果为否，则合成树构建失败，将除为状态标记为1节点以外所有节点重置为-1并根据所述合成树的叶节点和边确定训练数据。

3.根据权利要求1所述的化学逆合成分析方法，其特征在于，所述逆合成分析网络的损失函数的表达式为：

L＝π^Tln p+(z-v)²+λ||ω||²

其中，L为损失函数，ω为逆合成分析网络参数，||ω||²为全部参数的平方和；λ是L2正则化参数，π^T为蒙特卡洛策略，p为神经网络策略，v为节点价值估计，z为状态标记。

4.根据权利要求2所述的化学逆合成分析方法，其特征在于，所述逆向合成模板概率的表达式为：

其中，π(A|S₀)为逆向合成模板概率，s₀为蒙特卡洛搜索树的根节点，a为逆向合成模板，N(s₀，a)为存储了逆向合成模板的边的总访问次数，τ为温度系数。

5.一种化学逆合成分析系统，其特征在于，包括：

训练数据获取模块，用于将训练化合物输入合成树，利用蒙特卡洛搜索树进行搜索，得到逆合成分析网络的训练数据；所述训练数据包括训练化合物的基本分子和以所述基本分子为起始物的训练化合物合成路线；所述蒙特卡洛搜索树根据动作价值估计和状态价值估计进行更新；

训练模块，用于利用所述训练数据对逆合成分析网络进行训练，得到训练好的逆合成分析网络；

逆合成分析模块，用于获取待合成化合物并将所述待合成化合物输入所述训练好的逆合成分析网络，得到待合成化合物的合成路线。