发明专利已授权

一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法

📄 申请号：CN202211089773.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-09-07

公开号

CN116312846B

公开日

2025-07-01

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C20_30

IPC 分类号

G16C20_30 , G16C20_50 , G06F18_2415 , G06N3_047 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

强化学习药物性质预测人工智能算法分子网络强化学习

应用场景

药物研发, 计算机辅助药物设计, 虚拟筛选, 药物安全性评估

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摘要

一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法，包括以下步骤：1)获取原始化合物数据集，并输入图增强模型中；2)图数据通过三层GIN网络获得节点表示，通过一个多层感知器选择起始节点；3)再通过一个MLP选择结束节点；4)确定好两节点后通过增删连边策略构建新图Gn+1；5)计算奖励评估生成的新图；6)用蒙特卡洛策略梯度进行生成器优化；7)重复进行步骤(1)～(6)N次，将每一次迭代奖励大于0的新图和全部迭代后奖励均小于0的原始图存储起来构建新图数据集；8)用新图数据集扩充原始图数据集；9)用增强的数据集训练GIN分类模型；10)将化学数据集输入到增强后的分类模型中，得到药物性质预测结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

2.2GPa级抗拉强度的无钛马氏体时效钢的强化处理方法

当前第 / 件

利用红外测温的节能加热系统及方法

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