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    基于像素圖表征和CNN的可解釋性分子動力學軌跡分析方法

    967   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:59:24
    本發明公開了基于像素圖表征和CNN的可解釋性分子動力學軌跡分析方法，獲取兩條不同類別的MD軌跡數據集，將原子和殘基對應，并刪除H原子；進行數據預處理并用像素圖方式表征數據，得到兩組帶有標簽的像素圖數據集，并對CNN模型進行訓練和測試；構造解釋器輸出像素評分矩陣；采樣并獲取像素評分矩陣，累加并求平均值，得到原子評分；對一個殘基中所有原子的評分求平均值，得到該殘基評分。本發明采用像素圖表征方式直接將所有的坐標信息映射到圖像中，能達到盡可能小的信息損失。將所有的坐標信息映射到圖像中，在表征過程中達到線性無損，同時避免了計算大量描述符的時間和人力成本。
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    “基于像素圖表征和CNN的可解釋性分子動力學軌跡分析方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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