一种增强小分子水合自由能预测准确性的方法

本发明公开一种增强小分子水合自由能预测准确性的方法，涉及计算化学技术领域，解决图对比学习预测的适应性与准确性欠佳的技术问题。该方法包括：基于QM9数据库，用Gaussian计算得到预训练数据集；对预训练数据集中进行图增强操作，构造正负样本对，得到预训练图神经网络模型；基于FreeSolv数据集得到目标任务数据集，并对全部数据进行分子图构建和特征编码；将预训练图神经网络模型作为初始化模型，使用训练集进行训练，并通过监督方式的再训练进行模型微调；使用测试集评估模型性能得到预测模型。本发明利用图对比学习提升图结构表示的鲁棒性和泛化能力，可扩展至其他分子性质预测任务，具备良好的通用性和可迁移性，提高了预测适应性、稳定性及准确性。