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基于量子循环神经网络的逆向合成分析方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114446414A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202210079589.3

  • 申请日2022-01-24

  • 分类号G16C20/70;G16C20/10;G06N10/00;G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 15:10:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-06

    公开

    发明专利申请公布

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