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申请/专利权人：中国工程物理研究院化工材料研究所
摘要：本发明公开了一种基于分子指纹相似度与最远点采样的数据集划分方法，获取有机分子的SMILES序列；对每个分子提取分子指纹，形成分子指纹列表；计算两两分子指纹之间的谷本相似度并存储在相关性矩阵；利用最远点采样选择相互最不相似的分子进入新数据集直到新数据集分子数量达到提取比例，将新数据集列表保存为模型测试集，剩下的分子保存为训练集。本发明以计算出谷本相似度的分子指纹作为采样基础，循环遍历分子相似度通过最远点采样方法提取到差异最大的分子，实现了有机分子化学分子数据集构建，能够为药物、含能材料、光电材料等有机分子的计算机辅助设计提供具有更好表现的数据集。
主权项：1.一种基于分子指纹相似度与最远点采样的数据集划分方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取有机分子数据集，得到所有分子的SMILES序列；步骤S2、对有机分子数据集中每个分子提取分子指纹，得到每个分子的分子指纹，形成分子指纹列表；步骤S3、分子指纹列表中计算两两分子指纹之间的谷本相似度，并将结果存储在相关性矩阵；步骤S4、利用最远点采样FPS选择相互最不相似的分子进入新数据集列表；步骤S5、若新数据集列表分子数量小于有机分子数据集的分子的SMILES序列数量*提取比例，则重复执行步骤S4，否则将新数据集列表保存为模型测试集，剩下的分子保存为训练集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国工程物理研究院化工材料研究所 一种基于分子指纹相似度与最远点采样的数据集划分方法
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