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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种药物‑蛋白质结合亲和力预测方法，包括：获取多模态的药物‑蛋白质数据，将其输入训练好的亲和力预测模型，得到预测值；所述亲和力预测模型的训练过程包括：获取多模态的药物‑蛋白质数据，将其输入特征提取模块，得到多模态的药物‑蛋白质特征；将多模态的药物‑蛋白质特征进行拼接，得到初始综合特征表示；将初始综合特征表示输入应用记忆模块的动态注意力模块，得到最终的综合特征；将最终的综合特征输入预测模块，得到预测结果；根据预测结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数；本发明通过注意力权重记忆机制利用历史注意力权重动态的对多模态特征进行融合，提高了预测模型的性能。
主权项：1.一种药物-蛋白质结合亲和力预测方法，其特征在于，包括：获取多模态的药物-蛋白质数据，将多模态的药物-蛋白质数据输入训练好的亲和力预测模型，得到药物-蛋白质亲和力的预测值；所述亲和力预测模型包括：特征提取模块、应用记忆模块的动态注意力模块以及预测模块；所述亲和力预测模型的训练过程包括：S1：获取多模态的药物-蛋白质数据，将多模态的药物-蛋白质数据输入特征提取模块，得到多模态的药物-蛋白质特征；S2：将多模态的药物-蛋白质特征进行拼接，得到初始综合特征表示；S3：将初始综合特征表示输入应用记忆模块的动态注意力模块，得到最终的综合特征；S4：将最终的综合特征输入预测模块，得到预测结果；S5：根据预测结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值最小时，得到训练好的亲和力预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种药物-蛋白质结合亲和力预测方法
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