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龙图腾网获悉山东澳望德信息科技有限责任公司申请的专利基于BiLSTM的药物分子性质预测分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115440318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211221171.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于BiLSTM的药物分子性质预测分类方法及系统是由王晶晶;赵文瀚;李鸿祯设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BiLSTM的药物分子性质预测分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于BiLSTM的药物分子性质预测分类方法及系统；其中所述方法，包括：获取待预测的药物分子，并对所述药物分析的分子结构进行转换，得到药物分子描述符以及药物分子指纹；将药物分子描述符以及药物分子指纹均输入到训练后的药物分子性质预测分类网络中，输出药物分子性质预测结果；训练后的药物分子性质预测分类网络，其工作原理包括：对药物分子描述符以及药物分子指纹分别进行特征提取，得到两种药物分子特征向量；对两种药物分子特征向量进行特征融合；对融合后的特征向量进行分类预测，输出药物分子性质预测结果。

本发明授权基于BiLSTM的药物分子性质预测分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于BiLSTM的药物分子性质预测分类方法，其特征是，包括： 获取待预测的药物分子，并对所述药物分子的分子结构进行转换，得到药物分子描述符以及药物分子指纹； 将药物分子描述符以及药物分子指纹均输入到训练后的药物分子性质预测分类网络中，输出药物分子性质预测结果； 其中，所述训练后的药物分子性质预测分类网络，其网络结构包括：依次连接的特征提取部分、特征融合部分和特征分类部分；所述特征提取部分，包括两个并列的分支：第一分支和第二分支；所述第一分支和第二分支的内部结构是一致的；其中，第一分支用于对药物分子描述符进行特征提取；第二分支用于对药物分子指纹进行特征提取；所述第一分支，包括：依次连接的嵌入层、一维卷积层、平均池化层、双向长短期记忆网络BiLSTM、串联拼接层和自注意力机制模块；所述特征融合部分，用于将第一分支的输出特征与第二分支的输出特征进行拼接融合；所述特征分类部分，采用支持向量机来实现，所述支持向量机的参数在训练阶段采用粒子群算法进行优化； 构建训练集，将训练集，输入到药物分子性质预测分类网络中，对网络进行训练，当损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的药物分子性质预测分类网络；其中，对网络训练的过程中，采用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化；具体包括： 采用粒子群算法对SVM中的核参数g和惩罚项C进行优化，提高整个SVM分类器的泛化能力，获得更好的结果，计算过程如下： 其中，Fitx是整个优化算法的适应度函数；fix和yix分别是真实标签和预测标签，n是样本数； 粒子群算法将C和g作为一种粒子，其抽象为平面中的一组点，并不断优化它们的位置L和移动速度v； 具体优化过程如下： 其中，动量系数U，用于控制整体优化的速度，c是学习因子，rand是属于区间[0，1]的独立随机数，d是解向量的维数，i是可以由全部C和g组成的粒子数，Gbest和pbest分别是全局最优解和偏最优解；优化后的参数将发送到SVM进行最终分类； 对支持向量机的输出进行处理，使用SigMoid激活函数拟合方法将支持向量机输出转化为后验概率Py＝1|μ： 其中，A和B是要拟合的参数，μ是样本x的无阈值输出，f为特征向量。

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