一种基于多视角学习的蛋白质溶剂可及性预测方法，根据输入的待测定蛋白质溶剂可及性的蛋白质序列信息，使用HHblits工具生成对应的多序列联配信息，基于多序列联配信息，生成对应的位置特异性频率矩阵；使用PSI‑BLAST工具生成对应的位置特异性得分矩阵，使用PSIPRED工具生成对应的二级结构信息；搭建多视角学习神经网络框架，并从PDB库中收集已注释三级结构信息的所有蛋白质，生成蛋白质的特征信息，与对应的标签组成数据集，使用多视角学习神经网络框架在数据集上学习预测模型；将待进行蛋白质溶剂可及性预测的特征信息输入模型中，得到蛋白质溶剂可及性的预测结果。本发明计算代价低、预测精度高。