基于量子循环神经网络的逆向合成分析方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了基于量子循环神经网络的逆向合成分析方法,包括:将需要拆分的药物的可观测成分映射到量子系统上,以密度矩阵的形式进行表示;构建量子循环神经网络;将所述密度矩阵作为不同时刻的输入,经过量子循环神经网络后得到与相对应的药物组成分子存在概率相关的输出函数;利用目标函数得到药物的药物组成分子的存在结果;所述药物组成分子为所述可观测成分的组合,并且所述药物组成分子的组合构成所述药物;所述目标函数为经过测量后的输出函数。本发明利用量子循环神经网络对逆向合成分析进行模拟,避免了对实验室环境要求的苛刻性;相比较于传统的试验方法,得到准确结果的时间更短,效率更高。

基本信息
专利标题 :
基于量子循环神经网络的逆向合成分析方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114446414A
申请号 :
CN202210079589.3
公开(公告)日 :
2022-05-06
申请日 :
2022-01-24
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李晓瑜于小涵朱钦圣吴妍依吴昊李志明
申请人 :
电子科技大学
申请人地址 :
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
代理机构 :
成都华风专利事务所(普通合伙)
代理人 :
张巨箭
优先权 :
CN202210079589.3
主分类号 :
G16C20/70
IPC分类号 :
G16C20/70  G16C20/10  G06N10/00  G06N3/063  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/70
•机器学习,数据挖掘或化学统计学
法律状态
2022-05-24 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16C 20/70
申请日 : 20220124
2022-05-06 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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