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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利化合物屬性參數(shù)確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114724642B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110002147.4，技術(shù)領域涉及：G16C20/30；該發(fā)明授權(quán)化合物屬性參數(shù)確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)是由葉閣焰;謝未央;劉偉;黃俊洲設計研發(fā)完成，并于2021-01-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本化合物屬性參數(shù)確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N化合物屬性參數(shù)確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，屬于計算機技術(shù)領域。方法包括：根據(jù)至少一條第一樣本數(shù)據(jù)訓練預測模型，第一樣本數(shù)據(jù)包括第一樣本化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和樣本分配系數(shù)，樣本分配系數(shù)為第一樣本化合物在水相和脂相之間的分配系數(shù)，訓練后的預測模型用于根據(jù)任一種化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)確定任一種化合物的分配系數(shù)；根據(jù)至少一條第二樣本數(shù)據(jù)對訓練后的預測模型進行再訓練，第二樣本數(shù)據(jù)包括第二樣本化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和樣本屬性參數(shù)，樣本屬性參數(shù)是與分配系數(shù)相關的屬性參數(shù)；調(diào)用再訓練后的預測模型，根據(jù)任一種化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)確定任一種化合物的目標屬性參數(shù)。上述方法能夠提高確定化合物屬性參數(shù)的準確率。

本發(fā)明授權(quán)化合物屬性參數(shù)確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種化合物屬性參數(shù)確定方法，其特征在于，所述方法包括： 根據(jù)至少一條第一樣本數(shù)據(jù)訓練預測模型，所述第一樣本數(shù)據(jù)包括第一樣本化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和樣本分配系數(shù)，所述樣本分配系數(shù)為所述第一樣本化合物在水相和脂相之間的分配系數(shù)，訓練后的預測模型用于根據(jù)任一種化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述任一種化合物的分配系數(shù)； 根據(jù)至少一條第二樣本數(shù)據(jù)對所述訓練后的預測模型進行再訓練，所述第二樣本數(shù)據(jù)包括第二樣本化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和樣本屬性參數(shù)，所述樣本屬性參數(shù)是與所述分配系數(shù)相關的屬性參數(shù)； 調(diào)用再訓練后的預測模型，根據(jù)任一種化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述任一種化合物的目標屬性參數(shù)。

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