一种基于子结构与知识增强的聚合物性质预测方法及设备

本发明涉及一种基于子结构与知识增强的聚合物性质预测方法及设备，方法包括：获取待预测聚合物单体SMILES；采用基于规则的BRICS算法，切割待预测聚合物单体SMILES，获取子结构SMILES；将待预测聚合物单体SMILES和子结构SMILES转换为分子图像，并基于预构建的标注字典为子结构分子图像匹配性质影响标志位；利用改进的双流ResNet网络分别提取待预测聚合物单体分子图像和子结构分子图像的特征向量；分别聚合子结构的特征向量和性质影响标志位，并与待预测聚合物单体的特征向量拼接，获取待预测目标特征向量；将待预测目标特征向量输入预训练的多层感知机模型，获取待预测聚合物单体的性质。与现有技术相比，本发明显著提升了聚合物性质预测的预测精度与泛化能力。