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[发明专利]一种基于对比学习自适应连边属性增强的化合物筛选方法-CN202310869998.8在审
发明人：宣琦;邵佳飞;王金焕 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：一种基于对比学习自适应连边属性增强的化合物筛选方法，包括以下步骤：1)获取数据并进行拓扑处理和属性处理；2)构建AE‑Learner，联合分析子图网络拓扑和原始图网络属性，为分子图赋加综合连边权重，生成增强视图；3)训练AE编码器，通过AE学习目标最大化不同的增强视图间差异；4)同一迭代过程中，训练GCL编码器，在图对比学习中通过GCL目标最大化正对间相似度；5)重复进行3和4，直到GCL目标损失趋于平稳；6)将训练好的GCL编码器应用于下游化合物筛选任务中，编码后的图级表示通过支持向量机进行图分类和性质预测。本发明提供一种显式连边学习的增强方法，结合对比学习，不仅解决了标签稀缺问题，还能补充连边重要性，提高化合物筛选性能。
一种基于对比学习自适应属性增强化合物筛选方法

[发明专利]一种集成芯片的被动模式验证方法及系统-CN202310757356.9在审
发明人：宣琦;邵佳飞;谢幼群;王磊;梁峰 -专利权人：杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种集成芯片的被动模式验证方法及系统，涉及芯片验证技术领域，包括搭建基于UVM的SV域验证平台、基于Mealy状态机的CPP域验证平台以及信号传输通道；SV域验证平台将第三方VIP提供的测试序列作为待测设计激励，接收待测设计的输出信号并周期采样，将采样后的信号封装成第一事务；第一事务在CPP域验证平台进行检测；将检测结果通过信号传输通道传输给SV域验证平台进行报错或警告处理并在验证结束时输出验证报告。本发明基于被动模式全面且客观地监测不同测试案例下待测设计输出信号与通信协议要求的匹配度，对主端和从端之间收发情况进行规范约束，并且对信号中出现的时间或状态转换问题进行警告或报错处理。
一种集成芯片被动模式验证方法系统

[发明专利]一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法-CN202211089773.2在审
发明人： 邵佳飞;陈稳舟;王金焕;汪泽钰;宣琦;魏斌;王鸿 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法，包括以下步骤：1)获取原始化合物数据集，并输入图增强模型中；2)图数据通过三层GIN网络获得节点表示，通过一个多层感知器选择起始节点；3)再通过一个MLP选择结束节点；4)确定好两节点后通过增删连边策略构建新图Gn+1；5)计算奖励评估生成的新图；6)用蒙特卡洛策略梯度进行生成器优化；7)重复进行步骤(1)～(6)N次，将每一次迭代奖励大于0的新图和全部迭代后奖励均小于0的原始图存储起来构建新图数据集；8)用新图数据集扩充原始图数据集；9)用增强的数据集训练GIN分类模型；10)将化学数据集输入到增强后的分类模型中，得到药物性质预测结果。
一种基于强化学习分子网络数据增强药物性质预测方法

[发明专利]一种基于子图网络和对比学习的化合物性质预测方法-CN202210485906.1在审
发明人：宣琦;邵佳飞;王金焕 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于子图网络和对比学习的化合物性质预测方法，包括：1)化合物数据采集，通过下载网络上现有的公开分子化合物数据集进行训练；2)子图网络变换，按照SGN规则对原始图网络进行一阶、二阶子图变换，获得子图网络结构；3)图编码器编码，通过GIN网络对原始图和一阶、二阶子图网络进行编码，提取图级表示向量；4)映射头提取网络特征并进行特征融合；5)计算对比损失，利用归一化的温度标量交叉熵损失NT‑Xent计算增广视图与原始图之间的对比损失，通过不断迭代，损失函数值降低，到达一定阈值，结束模型训练；6)将数据集中图数据输入无监督学习模式下训练好的编码器中获取最终图表示。本发明还包括基于子图网络和对比学习的化合物性质预测系统。
一种基于网络对比学习化合物性质预测方法

[发明专利]基于零模型的分子网络生成方法及系统-CN202211083016.4在审
发明人：汪泽钰;王金焕;邵佳飞;蒋天依;宣琦;魏斌;王鸿 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：基于零模型的分子网络生成方法，包括：S1：读取数据集，获取原网络图特征；S2：对分子网络进行基于零模型的分子网络生成操作；S3：筛选新的分子网络并输出。实现本发明的基于零模型的分子网络生成方法的系统，包括：网络读取模块，网络生成模块，网络筛选模块，网络输出模块。本发明根据同分异构体的思想进行网络生成，生成的网络符合化学特性且保留了网络特征；本发明可用于数据增强和属性预测中，对分子属性预测的精度具有较好的提升。
基于模型分子网络生成方法系统

[发明专利]一种基于Mask-RCNN算法的选矿摇床矿带分析模型-CN202210972955.8在审
发明人：陈璟;彭子衡;翔云;邵佳飞 -专利权人：杭州智开科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于Mask‑RCNN算法的选矿摇床矿带分析模型，包括以下步骤：1)摇床图像的实时获取：安装并巩固摄像头，对准摇床侧面，通过监控摄像头采集数据；2)图像处理：对采集的每一帧图像进行压缩和饱和度调整；其中，对于用于训练和验证模型的数据，使用VGG Image Annotator工具进行人工语义标注；相比较传统人工操作方法需要频繁调整接矿板、人工劳动力度大、效率低下，本发明实现快速精确的反馈精矿带和尾矿带分界线的位置信息，以及能够实时计算矿槽与精矿带边界线的实际距离，通过该距离可实现接矿板自动调整位置，提高精矿品位的合格率，加快分离矿物的效率。
一种基于 mask rcnn 算法选矿摇床矿带分析模型