公开(公告)号：CN115761250B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202211454720.6

申请日：2022-11-21

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 侯静怡 ,  刘志杰 ,  贺威 ,  苏磊 ,  孟献兵

IPC: G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种化合物逆合成方法及装置，涉及逆合成技术领域，特别指一种结合多尺度卷积与自注意力编码的化合物逆合成方法及装置。包括通过基于Transformer的序列模型提取原化合物的化学分子式特征；通过多尺度卷积模块，对化学分子式特征进行多尺度局部特征和差分特征提取；将多尺度局部特征和差分特征输入至基于注意力机制的GRU的序列生成模型，进行原化合物的回归生成，完成化合物逆合成。本发明提出的化合物逆合成方法在降低化合物研发成本、提高化合物研发效率的场景下具有显著的应用价值，为实现全面、准确的化合物逆合成以及化合物合成的广泛应用奠定了模型基础。

公开(公告)号：CN115761250A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211454720.6

申请日：2022-11-21

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 侯静怡 ,  刘志杰 ,  贺威 ,  苏磊 ,  孟献兵

IPC: G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种化合物逆合成方法及装置，涉及逆合成技术领域，特别指一种结合多尺度卷积与自注意力编码的化合物逆合成方法及装置。包括通过基于Transformer的序列模型提取原化合物的化学分子式特征；通过多尺度卷积模块，对化学分子式特征进行多尺度局部特征和差分特征提取；将多尺度局部特征和差分特征输入至基于注意力机制的GRU的序列生成模型，进行原化合物的回归生成，完成化合物逆合成。本发明提出的化合物逆合成方法在降低化合物研发成本、提高化合物研发效率的场景下具有显著的应用价值，为实现全面、准确的化合物逆合成以及化合物合成的广泛应用奠定了模型基础。