[发明专利]化合物性质预测模型的训练方法、化合物性质的预测方法有效
| 申请号： | 202310877635.9 | 申请日： | 2023-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN116612835B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 耿威;李世博;徐敏捷;吕川 | 申请（专利权）人： | 微观纪元（合肥）量子科技有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/30;G06N3/08;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 沈惠娟 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区望江西路5*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种化合物性质预测模型的训练方法、化合物性质的预测方法，其中化合物性质预测模型的训练方法包括：获取第一数据集，第一数据集中包括多组训练数据，每组训练数据包括一个第一化合物和第一化合物的性质；对训练数据集中的多个第一化合物按照预设的特征数据库进行编码，得到训练数据集中的多个第一化合物的特征表示；利用编码后的训练数据集对预设的神经网络模型进行训练，得到化合物性质预测模型。由于在对神经网络模型的训练时，输入的是特征表示后的多个第一化合物，可以使得在对神经网络模型训练时，使得训练任务变轻，从而解决了深层模型难以训练，并且有大量的超参数需要调整的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 化合物 性质 预测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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