一种基于端到端图强化学习的小分子碰撞诱导解离质谱预测方法

本发明涉及一种基于端到端图强化学习的小分子碰撞诱导解离质谱预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、分子表示与图操作，步骤2、马尔可夫决策过程定义，步骤3、氢迁移模块的实现，步骤4、构建策略网络架构和价值网络架构，步骤5、强化学习算法与训练流程。本发明将整个预测过程置于统一的图强化学习框架下进行端到端优化，增强模型可解释性，促进化学理解，克服人工规则限制，提高训练效率和模型鲁棒性。