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申请/专利权人：苏州大学
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117912575A
主分类号：G16C10/00
分类号：G16C10/00;G16C20/50
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开
摘要：本发明公开了基于多种维度分子预训练模型的原子重要性分析方法，涉及生物信息学、计算化学、人工智能技术领域，包括对原子重要性进行分析，并提出原子重要性的计算方式；基于原子重要性构建多维度预训练模型；通过预训练模型集成学习的方案解决多性质预测问题，并进行原子重要性分析。本发明提出的原子重要性分析有利于辅助专家进行分子结构分析，找到关键的官能团信息，帮助构建新分子，也可以被用来提升分子性质预测的性能。
主权项：1.基于多种维度分子预训练模型的原子重要性分析方法，其特征在于：包括：对原子重要性进行分析，并提出原子重要性的计算方式；基于原子重要性构建多维度预训练模型；通过预训练模型集成学习的方案解决多性质预测问题，并进行原子重要性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于多种维度分子预训练模型的原子重要性分析方法
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