[发明专利]识别化合物物化性质与结构特征的方法和装置在审
| 申请号： | 202310361951.0 | 申请日： | 2023-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN116645540A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 孙翔飞;谢梦仪;曾永平;麦磊 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京邦申诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11871 | 代理人： | 简德明 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种识别化合物物化性质与结构特征的方法和装置，属于化学技术领域。方法包括获取训练集，训练集包括：多种化合物的结构特征和与化合物对应的标记目标物化性质；根据训练集对预先设置的初始深度卷积神经网络模型进行训练，得到分类用深度卷积神经网络模型；在模型训练过程中，采用通过导向反向传播算法和梯度加权类激活映射算法构建的观测器确定与标记目标物化性质相关的关键结构特征。装置包括训练集获取模块、模型得到模块和特征确定模块。本方案能更加快速有效的识别具有复杂化学结构和元素组成的化合物所具备的物理化学特性，从而能进一步辅助药品开发，新材料合成以及相关领域的发展，极大地降低识别成本，提高识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 化合物 物化 性质 结构 特征 方法 装置 | ||
【主权项】：
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