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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利药物分析方法、模型训练方法、装置、存储介质及设备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：CN114334035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202111314495.1，技术领域涉及：G16C20/40；该发明授权药物分析方法、模型训练方法、装置、存储介质及设备是由荣钰;常恒;徐挺洋设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本药物分析方法、模型训练方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种药物分析方法、模型训练方法、装置、存储介质及设备，可应用于人工智能、机器学习、图神经网络、药物分析等场景。该方法包括：根据待测药物分子的分子结构确定目标图；根据目标图，计算目标图中不同频段对应的图小波，其中，图小波用于捕捉分子的节点信息；根据训练好的药物分析模型对目标图中不同频段对应的图小波进行处理，得到目标图的节点表征，其中，训练好的药物分析模型是基于具有理化性质标签的训练样本数据训练得到的；根据训练好的药物分析模型对目标图的节点表征进行分析，得到待测药物分子的药物理化性质，可提高表征学习的准确性及数据分类的准确性。

本发明授权药物分析方法、模型训练方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种药物分析方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待测药物分子的分子结构确定目标图，包括：根据待测药物分子的分子结构进行图建模得到目标图，并确定所述目标图对应的邻接矩阵和节点特征矩阵，其中，所述目标图包括所述待测药物分子对应的节点集合和边集合，所述节点集合中的各个节点表示分子中各原子的属性特征，所述原子的属性特征包括原子类型、化学键个数、形式电荷、电荷数目、质子数目、中子数目、原子手性、连接氢原子个数、原子轨道、芳香性中的一个或者多个；所述边集合中的各条边表示连接各原子的化学键对应的属性特征，所述化学键对应的属性特征包括化学键种类、化学键价态中的至少一种； 根据中低频分界线参数、高中频分界线参数，将所述目标图中的频谱信号划分高频信号、中频信号和低频信号； 根据所述目标图对应的邻接矩阵，计算所述目标图中不同频段对应的图小波，包括：根据所述目标图对应的邻接矩阵，计算所述目标图中所述高频信号、所述中频信号和所述低频信号分别对应的图小波，所述图小波包括图小波变换基底与图小波逆变换基底；其中，所述图小波用于捕捉分子的节点信息，所述节点信息包括局部信息和全局信息，所述局部信息表征节点簇内信息，所述全局信息表征节点簇间信息； 根据训练好的药物分析模型对所述目标图中不同频段对应的图小波进行处理，得到所述目标图的节点表征，包括：根据所述目标图对应的节点特征矩阵，以及所述目标图中不同频段对应的图小波变换基底与图小波逆变换基底，以及所述训练好的药物分析模型中确定的不同频段对应的权重参数，计算所述目标图的节点表征，其中，不同频段对应的权重矩阵中的权重参数分别相同；其中，所述训练好的药物分析模型是基于具有理化性质标签的训练样本数据训练得到的； 根据所述训练好的药物分析模型对所述目标图的节点表征进行分析，得到所述待测药物分子的药物理化性质，所述药物理化性质包括所述待测药物分子的毒性、致癌性、溶解度、分配系数、解离度、表面活性、热力学性质和波谱性质中的至少一种； 基于具有理化性质标签的训练样本数据训练得到所述训练好的药物分析模型，包括： 获取训练样本数据，所述训练样本数据中每一个训练样本包括至少一个样本药物分子以及所述至少一个样本药物分子中每个样本药物分子的理化性质标签Y； 根据所述样本药物分子的分子结构进行图建模得到样本分子图，并确定所述样本分子图对应的邻接矩阵A和节点特征矩阵X； 初始化药物分析模型的模型参数矩阵W，设定中低频分界线参数m、高中频分界线参数h、控制图小波计算的缩放参数s，以及初始化低频权重参数α、中频权重参数α和高频权重参数α 基于所述样本分子图对应的邻接矩阵A，计算对应于所述缩放参数s的所述样本分子图中不同频段对应的图小波ψ 在多个训练轮次中，基于所述节点特征矩阵X、所述理化性质标签Y、所述图小波ψ、所述初始化低频权重参数α、所述中频权重参数α和所述高频权重参数α，对所述模型参数矩阵W进行迭代优化，以得到所述训练好的药物分析模型；其中，每个训练轮次包括正向传播和反向传播，优化目标为使模型输出的预测理化性质与所述理化性质标签Y之间的误差最小化。

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