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公开(公告)号：CN118918943B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410902242.3
申请日：2024-07-06
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法，具体实现步骤如下：（1）对于获取到的化合物，提取所述化合物的SMILES表达式和分子结构图；（2）进行数据预处理操作：提取MGF、MFF和MDF，通过特征筛选分别得到P‑MGF，P‑MFF，P‑MDF，依次对P‑MGF、P‑MFF、P‑MDF进行归一化得到#imgabs0#、#imgabs1#、#imgabs2#；（3）构建三元混合级融合卷积神经网络，设计一个三元模块处理#imgabs3#、#imgabs4#、#imgabs5#三种特征集，将处理结果通过拼接层融合得到#imgabs6#，依次运用全连接层、输出层来处理#imgabs7#；（4）将#imgabs8#、#imgabs9#、#imgabs10#输入到三元混合级融合卷积神经网络，进行参数调整以得到最佳预测网络；（5）将最佳预测网络运用于待测化合物样本的预测。
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公开(公告)号：CN119002886A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410908570.4
申请日：2024-07-08
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组件的数据结构演变可视化模型建立方法，其技术方案要点是，包括静态模块：负责将调试时的数据结构数据映射为可视化视图，分为三个转换阶段：数据转换、组件转换、视图转换；和动态模块；将数据结构演变可视化模型设计为静态模块以及动态模块，通过应用静态模块的数据转换、组件转换以及视图转换生成可视化视图，紧接着，应用动态模块中的数据结构演变模型生成可视化动作，并将可视化动作并执行，从而实现数据结构演变的可视化呈现，该模型适用于任意数据结构演变的可视化呈现，解决了为每种使用不同可视化方法时导致的高昂的工程实现成本问题，同时也解决了程序调试过程中的“黑箱”瓶颈，提高了调试效率。
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公开(公告)号：CN118918943A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410902242.3
申请日：2024-07-06
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法，具体实现步骤如下：（1）对于获取到的化合物，提取所述化合物的SMILES表达式和分子结构图；（2）进行数据预处理操作：提取MGF、MFF和MDF，通过特征筛选分别得到P‑MGF，P‑MFF，P‑MDF，依次对P‑MGF、P‑MFF、P‑MDF进行归一化得到#imgabs0#、#imgabs1#、#imgabs2#；（3）构建三元混合级融合卷积神经网络，设计一个三元模块处理#imgabs3#、#imgabs4#、#imgabs5#三种特征集，将处理结果通过拼接层融合得到#imgabs6#，依次运用全连接层、输出层来处理#imgabs7#；（4）将#imgabs8#、#imgabs9#、#imgabs10#输入到三元混合级融合卷积神经网络，进行参数调整以得到最佳预测网络；（5）将最佳预测网络运用于待测化合物样本的预测。
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