【技术实现步骤摘要】
一种基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法
[0001]本专利技术属于含能化合物分子领域，特别是涉及一种基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法。
技术介绍
[0002]含能化合物是先进武器装备实现发射和毁伤的动力源和威力源，用于推进剂、炸药等领域的高能量物质。含能化合物具有高能量密度、高感度、自反应性等特点，易引发突发性的意外事故，准确、可靠地设计分子结构，全面预测和评估其特性对降低人员伤害、减少经济损失、提高研发效率具有重要意义。
[0003]在公告号CN105844028，名称为“一种含能化合物计算机辅助设计系统”的中国专利技术专利中，公开了采用基于碎片分子组合库生成模块进行分子结构设计的方法，碎片输入模块、结构预筛选模块、物化参数预测模块，用于辅助设计、开发新型含能化合物分子结构。以上公开的专利通过输入碎片分子组合库模块进行分子结构设计的方法，可以获得直接获得输入碎片分子相关的分子结构，但是以上的分子结构设计方法对分子结构组合拼装的难度大、要求高、成本高，不利于新型含能化合物的发现和研发。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立含能化合物和类含能化合物的SMILES分子结构数据集并生成分子结构词汇表，通过调用分子结构字典对SMILES分子结构进行分词器编码，将SMILES分子结构编码成数字序列；S2：将编码后的类含能化合物数字序列化的分子结构通过循环神经网络进行深度学习，调节超参数得到优化的深度学习预训练模型；S3：调用数字序列化的类含能化合物分子结构与深度学习预训练模型进入循环神经网络进行强化学习，调节超参数得到优化的深度强化学习模型；S4：调用深度强化学习模型，调节超参数控制指纹相似度生成新型含能化合物分子结构，通过分子结构标准化得到结构正确的分子结构，并进行模型效果评价。2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法，其特征在于，所述S1中SMILES分子结构由表示元素、键与连接关系的字母组成；所述分子结构词汇表是结合SMILES分子结构数据集与SMILES分子结构编码规则生成，分子结构词汇表由35个Tokenizer字符组成，调用Tokenizer函数将SMILES分子结构转化为数字序列的分子结构；所述类含能化合物数字序列化的分子结构长度为136，确保含能化合物和类含能化合物的SMILES分子结构数字化序列的唯一性。3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法，其特征在于：所述S2包括如下步骤：S21：将类含能化合物经数字化序列的分子结构数据集分批次输入循环神经网络进行训练；S22：调整每批次训练的超参数，保留每批次交叉熵损失函数曲线到达平稳状态的模型后作为深度学习预训练模型。4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法，其特征在于：所述S3包括如下步骤：S31：将类含能化合物经数字化序列的分子结构数据集和深度学习预训练模型输入循环神经网络；S32：调整每次训练的超参数，调整每批次训练的超参数，保留每批次交叉熵损失函数曲线到达平稳状态的模型后作为深度强化学习模型。5.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的含能化合物分子结构生成方法，其特征在于：所述S4包括如下步骤：S41：运行强化学习训练模型，批量生成数字序列的分子数据；S42：对批量生成的数字序列数据依次进行数据解码和分子数据标准化；S43：对标准化后的分子数据，过滤无效分子和去除重复分子；S44：当生成的分子数量达到预先设定的分子数量时，保存生成的分子结构数据。6.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的含能化...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐作英，马文斌，石彦超，林宏，张鹤，杨冠卓，
申请(专利权)人：内蒙合成化工研究所，
类型：发明
国别省市：
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