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基于图卷积神经网络的分子性质预测方法及装置

发明专利未知
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10权利要求 · 5 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

王涵; 朱洪翔; 陈博

申请日

Apr 14, 2025

公开日

Oct 20, 2026

IPC 分类

G16C 20/30 (2019.01)G16C 20/70 (2019.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/042 (2023.01)

本发明提供一种基于图卷积神经网络的分子性质预测方法及装置,所述方法包括:基于目标分子的分子图标识,构造以原子为节点的目标分子图以及以分子子结构为节点的目标子结构图;从目标分子图提取目标分子图特征,以及从目标子结构图提取目标分子子结构特征;融合目标分子图特征以及目标分子子结构特征,得到目标分子的整体特征;将目标分子的整体特征输入至图卷积神经网络模型,得到图卷积神经网络模型输出的目标分子的分子性质。本发明提供的基于图卷积神经网络的分子性质预测方法及装置,通过提取目标分子不同层次的结构特征进行提取,获取目标分子不同层次的结构信息,进而根据不同层次的结构信息实现准确预测目标分子的分子性质。

§ Ⅵ

专利附图

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