输入数据生成系统、输入数据生成方法及输入数据生成程序技术方案

一实施方式所涉及的输入数据生成系统具备至少一个处理器，至少一个处理器至少接受确定与第1分子对应的分子图的第1分子图数据、确定与第2分子对应的分子图的第2分子图数据、及表示第1分子及第2分子的混合率的混合率数据的输入，至少组合第1分子图数据和第2分子图数据，生成合成分子图数据，将合成分子图数据变换为特征矢量，通过在特征矢量中反映混合率数据，生成机器学习用输入数据。生成机器学习用输入数据。生成机器学习用输入数据。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】输入数据生成系统、输入数据生成方法及输入数据生成程序


[0001]本专利技术的一方式涉及一种输入数据生成系统、输入数据生成方法及输入数据生成程序。

技术介绍

[0002]以往，以规定的格式获取分子的结构，将其变换为矢量信息，并输入到机器学习算法中，预测特性。例如，已知有使用机器学习预测生物高分子的立体结构与化合物的立体结构的键合性的方法(参考下述专利文献1)。在该方法中，根据生物高分子的立体结构和化合物的立体结构，生成生物高分子与化合物的复合体的预测立体结构，将该预测立体结构变换为预测立体结构矢量，使用机器学习算法判别该预测立体结构矢量，由此预测生物高分子的立体结构与化合物的立体结构的键合性。
[0003]以往技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2019
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28879号公报

技术实现思路

[0006]专利技术要解决的技术课题
[0007]近年来，已知有通过以分子图为输入的神经网络预测物质的特性的技术。然而，在该技术中，未实现高效地预测以各种配合比混合多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种输入数据生成系统，其具备至少一个处理器，所述至少一个处理器至少接受确定与第1分子对应的分子图的第1分子图数据、确定与第2分子对应的分子图的第2分子图数据、及表示所述第1分子及所述第2分子的混合率的混合率数据的输入，至少组合所述第1分子图数据和第2分子图数据，生成合成分子图数据，将所述合成分子图数据变换为特征矢量，通过在所述特征矢量中反映所述混合率数据，生成机器学习用输入数据。2.根据权利要求1所述的输入数据生成系统，其中，所述至少一个处理器接受确定分子图的节点的节点信息作为所述第1分子图数据及第2分子图数据，组合所述第1分子图数据中包含的所述节点信息和所述第2分子图数据中包含的所述节点信息，生成所述合成分子图数据，通过在所述特征矢量中的与所述第1分子图数据的节点信息对应的矢量中反映所述第1分子的所述混合率，在所述特征矢量中的与所述第2分子图数据的节点信息对应的矢量中反映所述第2分子的所述混合率，来生成所述输入数据。3.根据权利要求2所述的输入数据生成系统，其中，所述至少一个处理器将所述第1分子及第2分子各自的所述混合率和与所述第1分子图数据及第2分子图数据的节点信息对应的矢量相乘、相加或者连结。4.根据权利要求1至3中任一项所述的输入数据生成系统，其中，所述至少一个处理器进一步接受确定分子图的边缘的边缘信息作为所述第1分子图数据及第2分子图数据，组合所述第1分子图数据中包含的所述边缘信息和所述第2分子图数据中包含的所述边缘信息，生成所述合成分子图数据，通过在所述特征矢量中的与所述第1分子图数据的边缘信息对应的矢量中反映所述第1分子的所述混合率，在所述特征矢量中的与所述第2分子图数据的边缘信息对应的矢量中反映所述第2分子的所述混合率，来生成所述输入数据。5.根据权利要求4所述的输入数据生成系统，其中，所述至少一个处理器将所述第1分子及第2分子各自的所述混合率和与所述第1分子图数据及第2分子图数据的边缘信息对应的矢量相乘、...

【专利技术属性】
技术研发人员：花冈恭平，
申请(专利权)人：昭和电工材料株式会社，
类型：发明
国别省市：