苏州科技大学钱昱磬获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州科技大学申请的专利基于惩罚正则项的受限玻尔兹曼机的预测药物副作用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：CN115910382B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210886772.4，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权基于惩罚正则项的受限玻尔兹曼机的预测药物副作用方法是由钱昱磬;丁漪杰;占孝桐;吴宏杰设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于惩罚正则项的受限玻尔兹曼机的预测药物副作用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于惩罚正则项的受限玻尔兹曼机的预测药物副作用方法、装置以及设备包括：构建目标药物相似性矩阵、目标副作用相似性矩和药物副作用关联矩阵；构建药物受限波尔兹曼机模型和副作用受限波尔兹曼机模型；基于初始模型参数、目标药物相似性矩阵、目标副作用相似性矩和药物副作用关联矩阵构建极大似然函数，将惩罚项加入极大似然函数中，进行迭代训练，直至达到预设迭代次数，得到最佳模型参数；最后利用完成训练的模型进程预测。本发明通过带有惩罚项的极大似然函数梯度下降算法训练模型的最佳参数，避免在训练过程中出现拟合，提高了模型的预测精度，使预测结果更加准确。
本发明授权基于惩罚正则项的受限玻尔兹曼机的预测药物副作用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于惩罚正则项的受限玻尔兹曼机的预测药物副作用方法，其特征在于，包括： 基于采集到的药物副作用关联信息和药物化学结构信息构建多个药物相似性矩阵和多个副作用相似性矩阵； 将所述多个药物相似性矩阵和所述多个副作用相似性矩阵进行融合预处理，得到目标药物相似性矩阵、目标副作用相似性矩和药物副作用关联矩阵； 构建药物受限波尔兹曼机模型和副作用受限波尔兹曼机模型； 基于初始模型参数、目标药物相似性矩阵、目标副作用相似性矩和药物副作用关联矩阵构建极大似然函数，将惩罚项加入所述极大似然函数中，进行迭代训练，直至达到预设迭代次数，得到最佳模型参数； 将最佳参数代入所述药物受限波尔兹曼机模型和所述副作用受限波尔兹曼机模型中，分别得到第一药物副作用预测结果和第二药物副作用预测结果； 根据所述第一药物副作用预测结果和所述第二药物副作用预测结果，计算得到目标药物副作用预测结果。
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