[发明专利]基于图卷积神经网络的共晶密度预测方法有效
| 申请号： | 202211441111.7 | 申请日： | 2022-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN115762658B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 蒲雪梅;郭佳丽;孙明;杨松燃;胡际帆 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/20;G16C20/70;G16C20/90;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 四川省天策知识产权代理有限公司 51213 | 代理人： | 张秀敏 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于图卷积神经网络预测共晶密度的方法，包括收集共晶样本并进行筛选和数据增强得到共晶数据；对共晶体中两个单独分子分开用分子图的方式表征各个分子的结构，再采用拼接操作将两个分子的信息整合为共晶体的图信息，探索共晶体中分子的2维描述符和3维描述符作为全局特征对预测模型的影响；共晶样本随机划分5％做测试集，剩下的共晶样本做十倍交叉验证用于模型超参数寻参；引入全局注意力机制，构建了基于图卷积神经网络的深度学习框架进行共晶密度预测。本发明实现对共晶体中异质分子间的相互作用的有效识别和共晶体密度性质进行快速预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 密度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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