【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种多环共轭体系分子生成模型的处理方法和装置。
技术介绍
1、有机光电器件，包括有机光伏（opvs）、有机发光二极管（oleds）、有机场效应晶体管（ofets）和有机激光二极管，正在广泛应用于太阳能生产、高端显示、柔性计算和电子皮肤等商业领域。这些设备的基本组件是具有共轭多环结构的光电活性有机分子。相比于无机光电材料，有机光电材料具有固有的柔性、低温和溶液加工性、生物兼容性和成本效益等优点，可以为柔性多场景电力生产和可穿戴电子设备提供系统解决方案。因此，新型有机光电分子（organic optoelectronic molecules，ooms）的发现一直是提高器件性能的关键因素之一。然而，以往对新型ooms的设计方式通常依赖专家经验实现，这些常规设计方式不但设计周期长、设计效率低，还存在化学空间探索能力不足、新分子结构重复度偏高等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种多环共轭体系分子生成模型的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。本专利技术预先构建一个用于生成和优化多环共轭体系分子的端到端智能模型记为第一分子处理模型；并基于预设的多环共轭体系分子库对第一分子处理模型进行训练；并在训练结束后，基于第一分子处理模型根据用户输入的多环共轭体系分子生成/优化任务数据进行多次分子生成/优化处理并将其中置信度最高的一个生成/优化分子构象作为当次的最优分子构象向用户反馈。通过本专利技术给出的端到端模型，不但可以缩短
2、为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供了一种多环共轭体系分子生成模型的处理方法，所述方法包括：
3、构建一个用于生成和优化多环共轭体系分子的处理模型记为对应的第一分子处理模型；
4、将预设的多环共轭体系分子库记为对应的第一分子库；并基于所述第一分子库训练所述第一分子处理模型；
5、模型训练结束后，接收用户输入的多环共轭体系分子处理任务数据记为对应的第一任务数据；所述第一任务数据包括第一任务类型、第一生成次数g、第一网格空间、第一结合物原子集和第一预测原子总数；所述第一任务类型包括从头生成任务和分子优化任务；所述第一任务类型为从头生成任务时对应的所述第一结合物原子集为空，所述第一任务类型为分子优化任务时对应的所述第一结合物原子集包括多个第一结合物原子；
6、对所述第一任务数据的所述第一任务类型进行识别；
7、若所述第一任务类型为从头生成任务，则连续g次将所述第一任务数据的所述第一网格空间和所述第一预测原子总数输入所述第一分子处理模型进行分子生成处理得到对应的第一生成分子构象和第一分子置信度；并将其中所述第一分子置信度最高的所述第一生成分子构象作为对应的当次最优分子构象；
8、若所述第一任务类型为分子优化任务，则连续g次将所述第一任务数据的所述第一网格空间、所述第一结合物原子集和所述第一预测原子总数输入所述第一分子处理模型进行分子优化处理得到对应的第一优化分子构象和第二分子置信度；并将其中所述第二分子置信度最高的所述第一优化分子构象作为对应的所述当次最优分子构象；
9、由所述当次最优分子构象及其对应的分子置信度组成对应的当次任务报告向用户反馈。
10、优选的，所述第一分子处理模型的模型输入端用于接收网格空间c、预测原子总数m和/或结合物原子集p，第一模型输出端用于输出对应的分子构象m，第二模型输出端用于输出对应的分子置信度；
11、所述网格空间c为一个三维体素空间、由多个单元体素网格组成；每个所述单元体素网格为一个正方体网格、边长不超过2埃；每个所述单元体素网格对应一个三维体素坐标和一个体素值；每个所述单元体素网格中最多能放置一个虚拟粒子或一个所述结合物原子，每个所述单元体素网格中若被放置了一个所述结合物原子则对应的所述体素值为1、若未放置所述结合物原子则对应的所述体素值为0；所述网格空间c的所有所述单元体素网格的所述体素值被初始化为0；
12、所述预测原子总数m为一个正整数；
13、所述结合物原子集p为可选输入；所述结合物原子集p不为空时由多个结合物原子pmo组成，1≤索引o≤np，np为所述结合物原子集p的结合物原子总数；每个所述结合物原子pmo对应一组原子特征，包括：原子类型和原子坐标；
14、所述结合物原子集p为空时，对应的所述分子构象m由m个预测原子ppj组成，1≤索引j≤m；所述结合物原子集p不为空时，对应的所述分子构象m由np个所述结合物原子pmo和m个所述预测原子ppj组成；每个所述预测原子ppj对应一组原子特征，包括：原子类型和原子坐标；
15、所述第一分子处理模型包括虚拟构象初始化模块、虚拟构象优化器、预测构象提取器、预测构象优化器和置信度评估器；
16、所述虚拟构象初始化模块的输入端与所述模型输入端连接，输出端与所述虚拟构象优化器的输入端连接；所述虚拟构象优化器的输出端与所述预测构象提取器的输入端连接；所述预测构象提取器的输出端与所述预测构象优化器的输入端连接；所述预测构象优化器的输出端分别与所述第一模型输出端和所述置信度评估器的输入端连接；所述置信度评估器的输出端与所述第二模型输出端连接；
17、所述虚拟构象初始化模块用于在收到所述网格空间c和所述预测原子总数m时，基于预设的超参数系数k和所述预测原子总数m设置对应的虚拟粒子总数n=m×k；并以所述虚拟粒子总数n为采样总数，按预设的虚拟粒子粗采样规则对所述网格空间c中所有所述体素值为0的所述单元体素网格进行采样得到对应的n个采样体素网格；并基于n个所述采样体素网格设置对应的虚拟构象v；并将所述网格空间c作为对应的模拟空间c1；并将所述模拟空间c1和所述虚拟构象v向所述虚拟构象优化器发送；其中，所述虚拟构象v由多个虚拟粒子pvi组成，1≤索引i≤n；每个所述虚拟粒子pvi对应一组粒子特征，包括：粒子类型和粒子坐标；各个所述虚拟粒子pvi的粒子类型都被初始化为一个预设的无效类型、粒子坐标被初始化为对应的所述单元体素网格的所述三维体素坐标；
18、所述虚拟构象初始化模块还用于在收到所述网格空间c、所述预测原子总数m和所述结合物原子集p时，基于所述超参数系数k和所述预测原子总数m设置对应的虚拟粒子总数n=m×k；并将所述网格空间c中所述三维体素坐标与所述结合物原子集p的各个所述结合物原子pmo的原子坐标匹配的所述单元体素网格的所述体素值设为1；并以所述虚拟粒子总数n为采样总数，按所述虚拟粒子粗采样规则对所述网格空间c中所有所述体素值为0的所述单元体素网格进行采样得到对应的n个所述采样体素网格；并基于n个所述采样体素网格设置对应的虚拟构象v；将所述网格空间c中被所有所述结合物原子pmo占据的所述单元体素网格删除得到对应的所述模拟空间c1；并将所述模拟空间c1和所述虚拟构象v向所述虚拟构象优化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一距离向量D和所述第一概率张量S从所述虚拟构象V’的n个所述虚拟粒子pvi中选出m个所述预测原子ppj，具体包括：
4.根据权利要求3所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述根据所述虚拟构象V’和所述行索引序列L生成一个对应的估计原子peg添加到对应的所述原子集W中，具体包括：
5.根据权利要求2所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一分子库训练所述第一分子处理模型，具体包括：
7.根据权利要求6所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一分子库对所述虚拟构象优化器进行第一模型训练，具体包括：
8.根据权利要求6所述的多环共
9.根据权利要求6所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一分子库对所述预测构象提取器进行第三模型训练，具体包括：
10.根据权利要求6所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一分子库对所述置信度评估器进行第四模型训练，具体包括：
11.根据权利要求6所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述在保持所述虚拟构象优化器和所述预测构象优化器的模型参数不变的前提下基于所述第一分子库对所述第一分子处理模型进行整体模型微调，具体包括：
12.一种用于执行权利要求1-11任一项所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法的装置，其特征在于，所述装置包括：模型构建模块、模型训练模块、用户数据接收模块、模型应用模块和用户反馈模块；
13.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器和收发器；
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机执行权利要求1-11任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一距离向量d和所述第一概率张量s从所述虚拟构象v’的n个所述虚拟粒子pvi中选出m个所述预测原子ppj，具体包括：
4.根据权利要求3所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述根据所述虚拟构象v’和所述行索引序列l生成一个对应的估计原子peg添加到对应的所述原子集w中，具体包括：
5.根据权利要求2所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一分子库训练所述第一分子处理模型，具体包括：
7.根据权利要求6所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一分子库对所述虚拟构象优化器进行第一模型训练，具体包括：
8.根据权利要求6所述的多环共轭体系分子生成模型的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵国江，高志锋，汪鸿帅，卢淑琪，柯国霖，张林峰，
申请(专利权)人：北京深势科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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