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申请/专利权人：之江实验室;杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习特征融合的分子质谱谱图预测方法，该方法基于多层感知器MLP和图神经网络GCN构建深度学习特征融合模型提取特征，然后采用LSTM进行特征融合，最后采用MLP进行谱图预测。本发明可以更准确地预测小分子质谱的质谱谱图，并可以进一步基于该技术生成丰富的质谱库，可以进一步应用于化合物鉴定等应用。
主权项：1.一种基于深度学习特征融合的分子质谱谱图预测方法，其特征在于，包括：基于第一MLP模型和GCN模型分别从分子结构中提取化学分子编码特征和分子三维结构特征；将化学分子编码特征和分子三维结构特征进行拼接；将拼接的特征向量输入LSTM模型，得到融合特征向量；基于第二MLP模型，从所述融合特征向量中挖掘出预测分子质谱谱图所需的关键特征向量；将所述关键特征向量输入第三MLP模型，输出预测的谱图数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 杭州电子科技大学 一种基于深度学习特征融合的分子质谱谱图预测方法
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