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申请/专利权人：伯耐沃伦人工智能科技有限公司

摘要：提供了用于生成和使用系综模型的方法、设备和系统。所述系综可通过基于与化合物相关联的多个数据集来训练多个模型而产生；计算多个训练模型中的每一个的模型性能统计；基于计算的模型性能统计从训练模型中选择并存储成组的最优训练模型；以及形成一个或多个系综模型，每个系综模型包括来自成组的最优训练模型的多个模型。可以通过检索系综模型并将表示用于生成和或训练系综模型的模型的一个或多个标记数据集的数据输入到系综模型来使用系综模型；以及从所述系综模型接收与所述一个或多个标记数据集的标记相关联的输出数据。

主权项：1.一种生成系综模型的计算机实现的方法，所述方法包括：从与化合物相关联的成组的标记数据集生成多个数据集，其中，生成所述多个数据集还包括基于多个化合物描述符从所述成组的标记数据集生成数据集组，其中每个数据集组对应于不同的化合物描述符，并且其中通过基于所述多个化合物描述符的数量复制每个标记数据集，并且将每个复制的标记数据集中描述的化合物修改为基于从所述多个化合物描述符中选择的不同的化合物描述符或化合物输入格式来生成所述数据集组；基于与化合物相关联的所述多个数据集来训练多个模型；计算多个训练模型中的每一个的模型性能统计；基于计算的模型性能统计从训练模型中选择并存储成组的最优训练模型；和形成一个或多个系综模型，每个系综模型包括来自所述成组的最优训练模型的多个模型，其中形成一个或多个模型的系综还包括从所述成组的最优模型中选择最优模型子集，其中所述最优模型子集中的每个模型与所述成组的最优模型中的其余模型相比具有改进的模型统计，其中从所述成组的最优模型中选择最优模型的子集，还包括：基于所述模型统计对所述最优模型进行排序并选择排序最高的最优模型的子集以包括到所述系综模型中，从对应于相同模型类型的成组的最优模型中检索模型和相关联的模型统计；基于模型统计对检索的模型进行排序；和从具有最高模型统计的检索的模型中选择一个或多个模型以包括到所述系综模型中；从与相同数据集相关联的成组的最优模型中检索模型和相关联的模型统计；基于模型统计对检索到的模型进行排序；和从所述经排序的检索到的模型中选择一个或多个最顶部模型以包括到所述系综模型中。

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