[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

专利信息
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: 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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