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龙图腾网获悉安徽工业技术创新研究院六安院;中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于改进回声状态网络和XRD图谱预测晶体结构的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116343951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310149528.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于改进回声状态网络和XRD图谱预测晶体结构的方法是由庄重;张来生;王先平;方前锋;程帜军设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进回声状态网络和XRD图谱预测晶体结构的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进回声状态网络和XRD图谱预测晶体结构的方法，包括以下步骤：S1、通过不同来源采集各种晶体结构的XRD图谱数据作为样本数据集，对所述样本数据集进行预处理后划分训练集和测试集；S2、基于改进回声状态网络模型构建XRD空间群识别模型，根据S1的训练集和测试集对所构建的XRD空间群识别模型进行训练，得到训练好的XRD空间群识别模型，其中，所述改进回声状态网络模型由基础回声状态网络和RNN神经网络组成；本发明克服了现有预测晶体结构技术的不足，在不需要任何人工干预的情况下，可以大规模自动化快速地获得相当精确的晶体材料空间群。

本发明授权一种基于改进回声状态网络和XRD图谱预测晶体结构的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进回声状态网络和XRD图谱预测晶体结构的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过不同来源采集各种晶体结构的XRD图谱数据作为样本数据集，对所述样本数据集进行预处理后划分训练集和测试集；所述XRD图谱数据具体为衍射角度和衍射峰峰强数据； S2、基于改进回声状态网络模型构建XRD空间群识别模型，根据S1的训练集和测试集对所构建的XRD空间群识别模型进行训练，得到训练好的XRD空间群识别模型，其中，所述改进回声状态网络模型由基础回声状态网络和RNN神经网络组成； 基于改进回声状态网络模型构建XRD空间群识别模型具体为： 步骤2.1、基础的回声状态网络ESN由输入层、储备池和输出层组成； 记时刻样本输入序列为，此时储备池状态序列为，输出序列，则ESN训练过程为： ； 其中，是非线性的储备池激活函数，是输出层的激活函数，是输出时的偏置向量，为输出层和储备池的连接矩阵，为储备池内神经元的连接矩阵，为正向连接储备池和输出层的读出连接权重矩阵； 步骤2.2、构建RNN层，将所述输出序列作为RNN的输入，对应隐藏状态，…，，输出，…，，运算过程可以表示为： ； 其中，为RNN的输出序列，U、W、V、b、c均为参数，而表示非线性的隐藏层激活函数； 步骤2.3、在所述RNN层后平行接入第一卷积层和第二卷积层，再分别在两个卷积层后接入第一池化层和第二池化层，再对两个池化层的输出合并，然后展平，后面再接入一个卷积层，输出结果； S3、针对待预测的晶体材料，将所述待预测的晶体材料的XRD光谱数据输入至训练好的XRD空间群识别模型中，输出待预测材料的晶体结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽工业技术创新研究院六安院;中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：237013 安徽省六安市金安经济开发区六安大学科技园A7楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。