一种引入领域知识的分子属性预测方法

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一种引入领域知识的分子属性预测方法
申请号:CN202510388681
申请日期:2025-03-31
公开号:CN120148687A
公开日期:2025-06-13
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种引入领域知识的分子属性预测方法,属于元学习技术领域,通过双通道特征编码架构,将分子图信息与分子化学信息进行集成,融合分子图结构与化学领域知识的小样本学习,通过动态特征融合与任务感知优化机制,解决分子属性预测中数据稀缺导致的模型泛化能力不足问题,从而实现多模态的分子属性预测,提升预测精度与可解释性。
技术关键词
分子属性预测方法 关系网络 融合特征 元学习优化方法 编码器 多模态 预测系统 语义特征 双模态 编码模块 描述符 融合分子 拓扑特征 注意力机制 计算机 处理器