一种设计化学品绿色替代物分子结构的深度学习方法

本发明属于面向化学品风险防控的绿色替代物设计技术领域，公开一种设计化学品绿色替代物分子结构的深度学习方法。在已知化学品分子结构和替代物目标属性的基础上，应用所构建的方法，即获得功能和危害性属性协同优化的绿色替代物分子结构。该方法简便高效，可节省实验测试的资源投入，防止令人遗憾的替代。方法的构建过程如下：(1)基于生成式模型实现结构约束的分子结构生成；(2)基于决策式模型实现多目标属性的高通量预测；(3)基于Pareto优化理论实现多目标属性协同优化。本发明建立的方法能够有效探索广阔化学空间、高通量预测化学品多目标属性、生成具有必要功能和较低危害性的分子结构，可以为有害化学品绿色替代提供基础性工具。