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公开(公告)号:CN119229954A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411097119.5
申请日:2024-08-12
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G16B15/30 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06F18/27
Abstract: 本发明提出了一种基于多通道信息融合的药物靶标亲和力预测方法。该方法综合运用了化学信息编码、深度学习技术和特征融合策略,分别采用Transformer模块和多层图同构网络模块(MGIN)分别对药物的化学信息和分子结构进行特征提取,通过一个包含三分支的卷积神经网络层(CNNs)来学习靶标的序列特征。接下来,将提取到的药物局部化学特征、全局结构特征和靶标序列特征通过特征融合模块进行融合,形成多通道交互融合的药物靶标联合表征。最后,将联合表征输入到预测模块进行回归预测。该方法通过对药物分子的双模态特征表示和药物靶标多通道信息交互,实现了一种更全面和信息丰富的分子结构编码方式,有效提高了预测药物靶标亲和力的准确度。
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公开(公告)号:CN119272915A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411269049.7
申请日:2024-09-11
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06N5/04 , G06N5/043 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G01N33/18 , G08B31/00 , G08B21/18 , G06F18/25 , G06Q50/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施旨在提供一种结合大模型的水产养殖水质预测调节方法及系统,主要包括以下模块:数据采集模块、硬件实施模块、神经网络模块、用户端模块以及云服务模块;在具体实施方面,包括如下步骤:选择目标水体的溶氧量、PH值、水温及其外部环境的天气、环境温度、环境湿度作为监测及预测对象,并通过外部硬件对各变量进行采集,对数据使用大模型进行预处理,基于预处理的水体时间序列数据,建立结合多头注意力机制的BiTCN‑RNN时间序列神经网络模型,获取预测结果,并可在前端进行展示与预警,并在系统可处理范围内进行合理调控。
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