| 专利号 | 2025118316191 | 申请日 | 2025-12-08 | 专利名称 | 基于核电荷排序与KAN融合的分子属性预测方法及系统 |
| 授权日 | 2026-04-03 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 王红;胡涛;李仕平;庄鲁贺;盛卸晃;梁成;郭菲;徐梓涵;赵云;仇士东;孙志峰 |
| 主分类号 | G16C20/50 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及人工智能与计算化学的交叉技术领域，提供了一种基于核电荷排序与KAN融合的分子属性预测方法及系统。基于核电荷排序与KAN融合的分子属性预测方法包括，使用消息传递神经网络对分子图进行局部特征编码，生成局部节点嵌入和边嵌入；引入基于原子核电荷数的升序排序策略，将分子图转换为化学意义明确的节点序列；利用核电荷引导的具有线性复杂度的选择性状态空间模型对序列进行全局扫描，捕获长程依赖性；设计基于KAN的动态混合模块，实现局部与全局特征的节点级自适应非线性融合；最终通过边感知的图读出机制与任务特定的预测头，输出分子性质预测结果。在保持线性计算复杂度的前提下，提升了分子性质预测的准确性与泛化能力。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
