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申请/专利权人：烟台国工智能科技有限公司
摘要：一种基于多步预测的合成路线排序方法及装置，该方法收集已完成原子映射的反应SMILES，构建合成路线数据集；将数据集中每条合成路线的目标分子及中间体分子的断键进行标记，获得产物分子断键次序数据集；构建信息传递多标签分类神经网络模型并进行训练；将目标分子及中间体分子的断键次序输入训练好的模型；获得产物分子中每个原子及键在预测步数上的预测概率，并将其与产物分子在合成路线上的断键次序进行比对，获得每条合成路线的契合度；按照契合度的高低进行排序，获得合成路线的排序结果。本发明通过学习路线中目标分子及中间体产物的断键次序策略信息并将符合这些断键规则的生成路线推荐出来，从而提高合成路线规划的合理性。
主权项：1.一种基于多步预测的合成路线排序方法，其特征在于，包括：收集已完成原子映射的反应SMILES，构建合成路线数据集；将所述合成路线数据集中每条合成路线的目标分子及中间体分子的断键进行标记，获得产物分子断键次序数据集；将所述产物分子断键次序数据集截取设定最大预测步数；将所述产物分子断键次序数据集划分为训练集和验证集；构建信息传递多标签分类神经网络模型；通过所述训练集及所述验证集对所述信息传递多标签分类神经网络模型进行训练，获得训练好的所述信息传递多标签分类神经网络模型；将已截取设定最大预测步数的合成路线上的目标分子及中间体分子的断键次序输入训练好的所述信息传递多标签分类神经网络模型；通过所述信息传递多标签分类神经网络模型预测，获得产物分子中每个原子及键在预测步数上的预测概率；将获得的产物分子中每个原子及键在预测步数上的预测概率与产物分子在合成路线上的断键次序进行比对，通过计算获得所述合成路线数据集中每条合成路线的契合度；将所述合成路线数据集中每条合成路线按照所述契合度的高低进行排序，获得所述合成路线数据集中每条合成路线的排序结果。
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