买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利基于内嵌双向长短时记忆的循环对抗神经网络分子生成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：CN117079745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311129308.1，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于内嵌双向长短时记忆的循环对抗神经网络分子生成方法及系统是由谢良旭;张春;陆小花;茅荣智;李柏易;尹祚德;常珊;许晓军设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内嵌双向长短时记忆的循环对抗神经网络分子生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于内嵌双向长短时记忆的循环对抗神经网络分子生成方法及系统，本发明将BiLSTM和注意力机制分别嵌入循环对抗神经网络的生成器和判别器形成一个新的分子模型。将BiLSTM嵌入生成器中，能捕捉序列的上下文信息，可以更好地建模分子的序列特征，提高生成器的对分子结构的表达能力。同时，将BiLSTM输出经过降维后与输入相连，改善梯度传递，增强模型学习的能力。将注意力机制嵌入判别器中，帮助判别器将注意力集中于关键特征，增强判别能力，引导生成器生成更加逼真和多样的分子。

本发明授权基于内嵌双向长短时记忆的循环对抗神经网络分子生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于内嵌双向长短时记忆的循环对抗神经网络分子生成方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：收集有效化学性质的分子 为了从已知的分子数据库中筛选出符合条件的分子，并将其储存在有效的化学分子数据库中，按照以下步骤进行操作； 首先，获取已知分子数据库并确保其以SMILES格式表示，接下来，根据需求中的目标分子结构，明确分子骨架和期望的性质； S2：数据集分类 将筛选后的分子按照目标性质以及目标结构分成两类数据集，然后将每类数据集内的分子再随机分成测试集和训练集； S3：训练分子 设置分子模型，将测试集与训练集内以SMILES字符串形式表示的分子映射到JTVAE模型的潜在向量空间，以向量形式输入训练集的分子，通过不断的训练分子模型，最终使分子模型能生成保留目标结构且包含目标性质的分子；以向量形式输入测试集的分子，生成最终的分子； S4：解码 将映射到JTVAE模型的潜在向量空间的分子以SMILES字符串形式输出； S5：对分子性质评价，并以分子图的形式可视化分子； 分子模型使用循环生成对抗网络的对称形式，包括两个对称布置的生成器和两个对称布置的判别器； 在每个生成器中引入BiLSTM； 判别器采用一层Dense层和一层注意力机制的叠加结构，共进行三次叠加。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏理工学院，其通讯地址为：213001 江苏省常州市中吴大道1801号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。