[发明专利]基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202111005170.5 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113707235B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 王俊 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/20;G16C20/70;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 刘敏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开一种基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，包括：生成目标药物小分子的分子图结构，并利用目标图神经网络模型确定分子图结构的第一特征向量；提取目标药物小分子的第一分子线性输入规范数据，以及不同药物小分子的第二分子线性输入规范数据，利用预设语言模型确定第一分子线性输入规范数据的第二特征向量和第二分子线性输入规范数据的第三特征向量；利用第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量调整目标图神经网络模型的模型参数，以基于调整后的目标图神经网络模型输出目标药物小分子满足预设特征约束条件的目标特征向量；将目标特征向量输入训练完成的性质预测模型中，确定性质预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 药物 分子 性质 预测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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