一种基于等变图神经网络的化合物气味识别方法

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正文
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一种基于等变图神经网络的化合物气味识别方法
申请号:CN202510638918
申请日期:2025-05-19
公开号:CN120564886A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于等变图神经网络的化合物气味预测方法,包括以下步骤:(1)构建分子图表示;(2)构建等变图神经网络模型;(3)准备训练数据;(4)训练模型;(5)模型评估;(6)化合物气味预测。本发明还公开了所述基于等变图神经网络的化合物气味预测方法的系统。本发明的方法具有较高的预测准确性和较强的泛化能力。
技术关键词
气味特征 描述符 神经网络模型 三维坐标信息 分子 气味识别方法 层次分类方法 多尺度特征 损失函数设计 消息传递机制 气味类别 交叉验证方法 正则化技术 更新模型参数 手性 模型训练模块 多层感知器 数据 节点更新
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