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申请/专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
摘要：本发明公开了一种基于多层图提示学习的分子性质预测方法及装置，属于化学信息学领域。本发明根据分子的结构数据构建分子图数据并向量化，再根据节点特征构建原子级提示，根据化学键特征和官能图构建化学键提示和官能团提示并作为结构级提示，以及构建任务级提示，将这些提示整合到节点特征中得到优化后分子的表示向量，再输入到神经网络模型进行分子性质预测。本发明通过从多个级别考虑分子的特征来更好地预测分子的性质。
主权项：1.一种基于多层图提示学习的分子性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据分子的结构数据，构建由原子作为节点和键作为边的分子图数据；将分子图数据进行向量化，得到初始分子图表示；基于初始分子图表示中的节点特征构建原子级提示，将原子级提示整合到节点特征中得到结合向量；基于初始分子图表示中的化学键特征和官能图，构建化学键提示和官能团提示并共同构成结构级提示，将结构级提示整合到上述结合向量中，得到新的结合向量；构建任务级提示用以将新的结合向量进行聚合并与官能团提示整合，得到优化后分子的表示向量；将优化后分子的表示向量输入到训练好的神经网络模型进行分子性质预测，得到分子性质预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算机网络信息中心 一种基于多层图提示学习的分子性质预测方法及装置
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