摘要
本发明公开了药物分子性质预测方法及相关装置,属于量子计算技术领域,方法包括:通过量子线路计算分子结构图中的各种边类型的期望值,以及将期望值作为分子结构图的第一边特征,分子结构图中的边用于表示药物分子的化学键;通过聚类算法对第一边特征进行降噪,得到第二边特征;根据第二边特征和分子结构图中的原始节点特征构建新的分子结构图;根据新的分子结构图的图特征对药物分子进行化学性质预测。本申请通过首次将QRGCN模型应用于药物分子性质预测,为复杂图数据的量子加速处理开启了全新的可能性,通过聚类方法的应用,有效抑制了量子噪声的干扰,大幅度提升了QRGCN模型在真实量子环境中的鲁棒性和计算性能。
技术关键词
性质预测方法
节点特征
分子
药物
量子态
聚类算法
线路
编码
量子计算技术
逻辑
参数
可读存储介质
存储计算机程序
降噪单元
重构单元
聚类方法
处理器
预测装置
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
大白猪饲料
多态性位点
猪饲料转化率性状
全基因组关联分析
分子标记辅助
生成对抗网络
性能预测方法
温度预测模型
溶聚丁苯橡胶
回归预测模型
稳定性实时监测
厌氧消化系统
顶空固相微萃取
电子鼻传感器
标志物