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公开(公告)号：CN115171775A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210577862.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向药物虚拟筛选的基于域自适应的回归过滤方法，从源域引入训练样本，构建源域和目标域数据库；随机抽取样本形成源域和目标域batch，送入图注意力模块得到样本的特征向量；将源域和目标域batch提取得到的特征向量，分别送入域对抗网络中，进行域对齐操作；将特征向量送入基于角度间隔的回归过滤模块，正样本经过该模块之后会得到样本的预测值，负样本经过该模块之后会拉开与正样本的距离；根据源域batch中样本的类别信息、类间距值和预测值，计算损失函数并回溯优化模型参数。本发明可以准确预测出正样本的生物活性值，并准确过滤掉负样本，减少负样本对正样本排序的干扰，从而提高域自适应算法的总体性能。
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