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！

龙图腾网获悉平顶山学院申请的专利基于子树权重拓扑指标预测抗HIV病毒活性的方法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：CN117238396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311149830.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于子树权重拓扑指标预测抗HIV病毒活性的方法是由杨雨;靳棒棒;马爽;惠志昊;张国平;李波;吕海莲;赵伟艇;李辉利;彭伟国设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于子树权重拓扑指标预测抗HIV病毒活性的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于子树权重拓扑指标预测抗HIV病毒活性的方法，包括以下步骤：将化合物的原子采用对应的化学符号标记为顶点权重，原子与原子之间相连的键价数标记为边权重，然后将顶点权重和边权重映射到n阶广义邻接矩阵；构造基于n阶广义邻接矩阵的子树权重信息无丢失行列变换规则，对化合物的图G进行树、单圈图结构、双圈图结构的识别，并计算图G的子树权重指标；通过机器学习经典监督学习算法构建模型，对化合物的抗HIV病毒活性进行预测。本发明单个指标子树权重指标的预测准确度为90.95％～94.71％，该指标具有良好的特征区分能力，可以为新药研发提供新的度量。

本发明授权基于子树权重拓扑指标预测抗HIV病毒活性的方法在权利要求书中公布了：1.基于子树权重拓扑指标预测抗HIV病毒活性的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将化合物的原子采用对应的化学符号标记为顶点权重，原子与原子之间相连的键价数标记为边权重，然后将顶点权重和边权重映射到n阶广义邻接矩阵，n1； 2构造基于n阶广义邻接矩阵的子树权重信息无丢失行列变换规则，对化合物的图G进行树、单圈图结构、双圈图结构的识别，并计算图G的子树权重指标； 3通过机器学习经典监督学习算法构建模型，对化合物的抗HIV病毒活性进行预测； 步骤2中，当图G的结构为树时，树T:=G，树的子树权重指标的计算方法如下： 步骤3.1：初始化树T的子树权重指标为SW:=0； 步骤3.2：对于n阶广义邻接矩阵AT的任意的主对角线元素ai,i，若第i行和第i列元素除去ai,i后只有一个元素ai,j或ak,i大于0，可知ai,i为叶子顶点，aj,j或ak,k为父亲顶点，采用公式4更新aj,j的值aj,j=aj,j1+ai,iai,j或ak,k=ak,k1+ai,iak,i，，，，，公式4如下： ，，且 4 其中，对任意，，VT为树T的顶点集，ET为树T的边集，T=VT,ET;f,g为nn1个顶点的加权树，e=u,v为对应的悬挂边，加权树，u,v为树T的顶点，VT\{u}为去除顶点u的顶点集，ET\{e}为去除边e的边集，为顶点生成函数,为边生成函数； 步骤3.3：采用公式5更新子树权重指标SW:=SW+ai,i，并删除矩阵AT的第i行与第i列，公式5如下： 5 其中，为图G的子树权重指标； 步骤3.4：重复步骤3.2和步骤3.3直至矩阵AT不再变化，若是矩阵AT为1阶矩阵，则图G是树，更新子树权重指标SW:=SW+a0,0，就可以得到树的子树权重指标； 若矩阵AT的阶大于2，则图G不是树，如果余下对角线元素的度都为2，图G为单圈图结构； 步骤2中，当图G不是树结构的时候,可以根据广义邻接矩阵中对角线元素的度来识别三种双圈图结构，方法如下： 对于广义邻接矩阵AG，存在一个主对角线元素ai,i，其第i行和第i列元素除去ai,i后共有四个元素大于0，其余主对角线元素，其第j行和第j列元素除去aj,j后共有两个元素大于0，则此矩阵对应双圈图结构BG1； 对于广义邻接矩阵AG，存在两个主对角线元素ai,i，其第i行和第i列元素除去ai,i后共有三个元素大于0，其余主对角线元素，其第j行和第j列元素除去aj,j后共有两个元素大于0，则此矩阵对应双圈图结构BG2或者双圈图结构BG3，更新ai,i邻接的三个大于0的元素中的两个元素置为0，令A:=A，调用树的子树权重指标的计算方法,记返回的结果为r阶矩阵A，若r=1，则为双圈图结构BG3，若r1，则为双圈图结构BG2。

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平顶山学院，其通讯地址为：467000 河南省平顶山市新城区未来路南段；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。