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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种筛选最优描述符并对化学品活性分类预测的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：CN116246732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310032085.0，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种筛选最优描述符并对化学品活性分类预测的方法是由丹媛媛;祝政华;于化龙设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种筛选最优描述符并对化学品活性分类预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种筛选最优描述符并对化学品活性分类预测的方法，包括以下步骤：1构建化学品数据集；2计算分子描述符；3分子描述符初步筛选；4数据样本的划分；5利用搭配支持向量机的蚁群优化算法进行分子描述符的筛选；6统计频率出现次数最多的描述符；7根据频率次数最多的描述符利用支持向量机对化学品活性的预测；本发明通过迭代划分原始训练集并运行蚁群优化算法的方式来使分类器更具有鲁棒性；不同路径信息素初始设置使少数迭代次数就能使蚁群优化算法达到收敛；信息素增量界限设置可以避免算法陷入局部最优；统计频率能够更好量化特征的重要度从而筛选出最优的描述符组合。

本发明授权一种筛选最优描述符并对化学品活性分类预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种筛选最优描述符并对化学品活性分类预测的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建化学品数据集：利用PubChem，ChEMBL权威数据库构建化学品数据集，包括：获取化学品的SMILES码、化学品是否活性、分子途径终点； 2计算分子描述符：根据化学品数据集的SMILES码，用Mordred1.2分子描述符计算器计算出各个化学品的Mordred分子描述符，包括：组成描述符、几何描述符、静电拓扑描述符、拓扑描述符、物理化学描述符； 3分子描述符初步筛选：保留2D描述符，删除3D描述符及无法计算和方差为0的描述符； 4数据样本的划分：将数据集中化学品进行随机划分，并将其划分成5折，每4折成为一个训练集，另1折为测试集，交叉重复5次； 5利用搭配支持向量机的蚁群优化算法进行分子描述符的筛选；将步骤4中的每4折划分成蚁群优化算法内部的训练集和验证集，根据设置的划分次数，对训练集和验证集多次迭代划分，每一次的划分都能利用搭配支持向量机的蚁群优化算法选择出当前次数的最优描述符组合，具体包括以下步骤： 51路径初始化信息素，蚂蚁数量，迭代次数，蒸发因子，信息素增量上下界值参数； 52第一代蚂蚁根据概率选择描述符； 53根据内置的支持向量用适应度函数进行评价；适应度函数为： 2； 54保留当前代数最优的描述符组合； 55更新信息素；更新信息素的公式为： 3； 其中，为蒸发因子，指每条路径上的信息素减少的比例，而则代表一些较优路径上的信息素的增加量；由下列公式获得： 4； 其中，为蚂蚁的数量规模； 56下一代蚂蚁根据步骤55的信息素，重复执行53-55并保留出下一代最优的描述符组合； 57对当前代数最优的描述符组合与下一代最优的描述符组合进行比较，直至所有代数运行结束，选择出最优的描述符组合； 6统计步骤5中蚁群优化算法选择出每一次的最优描述符并计算频率，选择出频率次数最多的特征，即最终的最优描述符组合； 7根据步骤6的最终的最优描述符组合并用支持向量机的方法建立QSAR模型，在步骤4中测试集上进行化学品活性的预测。

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