[发明专利]一种基于多任务学习的分子性能预测方法及系统在审
| 申请号： | 202211167723.1 | 申请日： | 2022-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN115565613A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 谭筝;李颜;史卫梅;杨仕清 | 申请（专利权）人： | 成都职业技术学院 |
| 主分类号： | G16C10/00 | 分类号： | G16C10/00;G16C20/70;G16C20/90;G16C60/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 周浩杰 |
| 地址： | 610095 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的分子性能预测方法及系统，属于材料性能分析预测领域，包括步骤：S1，分子特征向量抽取，以及基准回归器选取；S2，样本内一阶模型训练，及元变量生成；S3，样本内二阶模型训练；S4，样本外一阶模型预测；S5，样本外二阶模型预测；S6，确定预测评价指标；S7，对基于图像学习的多任务堆叠模型，将元变量在池化过程后水平连接到图神经网络GNN的分子向量，用于以表示扩展的分子特征空间；S8，多层堆叠的多任务模型衍生。本发明在性能预测精度上得到进一步提升，并普遍适用于化学信息学，生物医药性能预测，分子材料设计等应用领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 分子 性能 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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