本申请公开了一种基于对比学习的药物分子性质预测方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，可解决目前对药物分子性质预测的效率较低、预测性能较差的技术问题。包括：依据化学分子结构生成目标药物分子的目标分子图结构，以及生成目标药物分子的目标三维构象；利用训练完成的图神经网络模型确定目标分子图结构对应的第一特征向量；利用训练完成的卷积神经网络模型确定目标三维构象对应的第二特征向量，其中，图神经网络模型和卷积神经网络模型是经过正样本对和负样本对的对比学习，联合训练得到的；根据第一特征向量和第二特征向量构建第三特征向量，并将第三特征向量输入训练完成的性质预测模型中，得到目标药物分子的性质预测结果。
声明：
“基于对比学习的药物分子性质预测方法、装置及设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1122
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
