基于多层信息交叉融合的DNTF共晶配体分子的预测方法

本发明提供了一种基于多层信息交叉融合的DNTF共晶配体分子的预测方法，获取当前待检测的DNTF晶体数据，并对其进行预处理得到预处理后的DNTF晶体数据，再输入至训练好的DMSP网络中，得到DNTF晶体的预测结果；其中，训练好的DMSP网络包括动态稀疏投影层、多阶交互模块、结构感知模块、多层次注意力融合模块和分类器；由于本发明采用的DMSP网络可以通过多阶交互模块中的显式交互层提取晶体数据中频繁出现、模式明确的共晶特征信息，通过隐式交互层的神经网络学习共晶的潜在特征信息，最后将两个视角的信息进行融合，再结合结构感知模块中提取的共晶结构特征，真正实现共晶信息的全方位捕捉，从而提高预测的准确性。