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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116312846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211089773.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法是由邵佳飞;陈稳舟;王金焕;汪泽钰;宣琦;魏斌;王鸿设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法，包括以下步骤：1获取原始化合物数据集，并输入图增强模型中；2图数据通过三层GIN网络获得节点表示，通过一个多层感知器选择起始节点；3再通过一个MLP选择结束节点；4确定好两节点后通过增删连边策略构建新图Gn+1；5计算奖励评估生成的新图；6用蒙特卡洛策略梯度进行生成器优化；7重复进行步骤1～6N次，将每一次迭代奖励大于0的新图和全部迭代后奖励均小于0的原始图存储起来构建新图数据集；8用新图数据集扩充原始图数据集；9用增强的数据集训练GIN分类模型；10将化学数据集输入到增强后的分类模型中，得到药物性质预测结果。

本发明授权一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和分子网络数据增强的药物性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取原始化合物数据集，并输入到基于强化学习的图增强模型中； S2：输入图数据Gn，首先通过三层图卷积神经网络GCNs聚合领域信息和学习节点特征，接着通过第一个多层感知器MLP预测起始节点的概率pn,start，并从概率分布中确定起始节点索引，将此节点标记为an,start； S3：“广播”串联起始节点与所有节点的特征，使用第二个MLP计算结束节点的概率pn,end，并从概率分布中确定结束节点索引，将此节点标记为an,end； S4：确定好边的起始节点和结束节点后通过增删连边策略构建新图Gn+1； S5：计算奖励Rn来评估生成的新图，奖励Rn中的一个部分来自训练后的分类模型g·的反馈，另一部分部分来自图规则约束； S6：用蒙特卡洛策略梯度训练生成器； S7：重复进行S2到S6过程，直到迭代次数达到预设值N，然后将每一次迭代中Rn大于0条件下生成的新图和全部迭代下Rn均小于0的原始图存储起来作为新图数据集合； S8：将原始图数据集随机划分为训练集和验证集，接着用新图数据集扩充到原始图数据集，实现数据增强； S9：用所有的原始训练集和从新图数据集中抽取相同数量的数据训练GIN模型，同时用原始验证集验证GIN模型性能，当验证损失不再呈现下降趋势，仅在小范围波动，则使用早停法停止训练； S10：训练好模型后，将化学药物分子数据集输入模型中进行药物性质上的分类，实现药物预测功能。

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