基于正态逆伽马分布融合的多模态分子性质预测方法

本发明公开了基于正态逆伽马分布融合的多模态分子性质预测方法，涉及药物分子预测技术领域，本发明包括以下步骤：通过多模态数据输入模块获取药物分子图结构、药物分子物化描述符及实验条件数据，并分别提取各模态的特征向量；对提取的各模态特征向量独立预测其对应的正态逆伽马分布参数，包括均值参数、置信度参数、方差形状参数及方差尺度参数；基于预测的各模态分布参数，计算临时融合均值，并通过动态权重调整公式修正各模态的置信度参数，生成调整后的权重；根据调整后的权重，融合多模态的正态逆伽马分布参数，得到全局融合后的参数；基于融合后的均值参数输出分子性质预测值，并根据融合后的方差参数计算预测不确定性。