基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统

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基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统
申请号:CN202511562856
申请日期:2025-10-30
公开号:CN121034442A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于生物信息技术领域。提出了一种基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统,根据催化剂分子图进行特征提取得到催化剂特征,根据反应物分子图和产物分子图提取得到反应物特征和产物特征,将反应物特征与产物特征进行融合得到催化反应特征;对催化剂特征与催化反应特征分别进行归一化处理,计算归一化处理后的催化剂特征与催化反应特征的点积并通过温度参数进行缩放,得到催化剂特征与催化反应特征相似性得分;根据不同催化剂的相似性得分,得到相似性得分最大的预设个数的催化剂类型。本发明通过深度分子表征以及对比学习,显著提高了催化剂预测的准确性和可解释性。
技术关键词
催化剂特征 分子 样本 可读存储介质 代表 循环神经网络模型 生物信息技术 特征提取单元 处理器 节点特征 预测系统 计算机设备 参数 矩阵 邻居 因子
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