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龍圖騰網恭喜西安慧算智能科技有限公司申請的專利基于混合勢能深度學習模型的晶體結構預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119889499B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510362400.5，技術領域涉及：G16C20/20；該發明授權基于混合勢能深度學習模型的晶體結構預測方法及系統是由何朝政;劉沛然;肖秦琨;付玲設計研發完成，并于2025-03-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于混合勢能深度學習模型的晶體結構預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于混合勢能深度學習模型的晶體結構預測方法及系統，涉及材料結構領域，包括輸入需預測材料的基礎信息，獲得合理性評估結果后獲得各晶體結構的結構特征值；對各晶體結構原子間的局部環境進行對應的特征學習，輸出各晶體結構的初步能量；得到需預測材料的各穩定晶體結構，計算原子間的短程相互作用信息，處理得到各穩定晶體結構的經驗勢。本發明通過結合深度學習模型MEGNet與Buckingham勢，精確描述原子間的局部結構和相互作用，從而顯著提高晶體結構能量預測的精度。優化了晶體結構的搜索過程，避免了可能陷入的局部極小值問題，確保了找到全局最優或接近最優的穩定結構。

本發明授權基于混合勢能深度學習模型的晶體結構預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于混合勢能深度學習模型的晶體結構預測方法，其特征在于，包括：在結構預測平臺輸入需預測材料的基礎信息，生成需預測材料的基礎信息特征值并進行合理性評估，獲得合理性評估結果后基于需預測材料的基礎信息特征值從結構預測平臺中調取符合需預測材料的各晶體結構數據集合并獲得各晶體結構的結構特征值；基于各晶體結構的結構特征值，對各晶體結構原子間的局部環境進行對應的特征學習，輸出各晶體結構的初步能量，記為各晶體結構的神經網絡勢，并分析處理得到各晶體結構的神經網絡勢評估結果；基于各晶體結構的神經網絡勢評估結果，篩分得到需預測材料的各穩定晶體結構，并計算各穩定晶體結構的原子間的短程相互作用信息，通過累加處理得到各穩定晶體結構的經驗勢；將各穩定晶體結構的神經網絡勢和經驗勢進行綜合分析處理獲得各穩定晶體結構的總能量勢，并導入優化算法中進行迭代更新，輸出總能量勢最低的穩定晶體結構為需預測材料的目標晶體結構；所述對各晶體結構原子間的局部環境進行對應的特征學習，具體包括：基于各晶體結構的結構特征值，與結構預測平臺中預存的各結構特征值區間對應的局部分割比例進行映射匹配，獲得各晶體結構的局部分割比例；基于各晶體結構的局部分割比例對各晶體結構進行相對應的局部分割，獲得各晶體結構的各局部環境；將各晶體結構轉化為圖結構輸入MEGNet模型，并將各晶體結構的各原子記為各節點，獲得各晶體結構的各節點的局部環境相互作用信息和整體環境相互作用信息，通過消息傳遞機制對各節點進行逐層更新，輸出各晶體結構的各節點的特征表示向量；將各節點之間的相互作用記為邊向量，基于各邊向量連接的兩個節點的特征表示向量，通過圖卷積層進行迭代更新，輸出各晶體結構的各邊的特征表示向量；所述計算各穩定晶體結構的原子間的短程相互作用信息，通過累加處理得到各穩定晶體結構的經驗勢，具體包括：統計各穩定晶體結構的各原子坐標，分析處理得到各原子之間的空間距離，利用Buckingham勢模型計算各穩定晶體結構的原子間的短程相互作用信息，累加各原子對的短程相互作用信息并將結果記為各穩定晶體結構的經驗勢。

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