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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于人工神经网络的共聚反应竞聚率的确定方法、竞聚率数据库及应用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：CN119724386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411486803.2，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于人工神经网络的共聚反应竞聚率的确定方法、竞聚率数据库及应用是由朱才镇;徐坚;冯禄坤;王明良;刘会超;朱唐;沙飞翔;鲍锋;于佳立;张晴设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工神经网络的共聚反应竞聚率的确定方法、竞聚率数据库及应用在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工神经网络的共聚反应竞聚率的确定方法、竞聚率数据库及应用，将收集到的单体结构转换为分子指纹作为分子特征，并将分子指纹和相应的单体对的竞聚率数据r1、r2相组合，使用分子指纹作为输入特征，利用人工神经网络模型直接对竞聚率r1、r2进行准确预测，从而更好地设计、调控高分子链的序列结构，优化共聚物的性能，在高分子材料开发中具备良好的应用前景，不仅能够提高共聚物设计的精度，指导合成和加工过程，加速新材料的开发周期。

本发明授权一种基于人工神经网络的共聚反应竞聚率的确定方法、竞聚率数据库及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络的共聚反应竞聚率的确定方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1、收集大量共聚反应数据，所述共聚反应数据包括单体结构、已知的Q‑e值，并进一步地，利用Alfrey‑Price的Q‑e式构建大量单体对的竞聚率数据r1、r2； S2、对获得的单体对的竞聚率数据r1、r2进行过滤处理，保留合理范围内的数据； S3、将单体对的竞聚率数据r1、r2转换为自然对数形式，同时将收集到的单体结构转换为分子指纹作为分子特征，并将分子指纹和相应的单体对的竞聚率数据r1、r2相组合，创建一个综合数据库，用于测试、训练人工神经网络学习模型； S4、将综合数据库中的数据随机划分为训练集和测试集； 对人工神经网络学习模型的超参数进行优化； S5、使用优化后的超参数组合创建新的人工神经网络学习模型，并使用训练集中的数据对该人工神经网络学习模型进行训练，得出最优的模型参数； 新的人工神经网络学习模型包含输入层、多个隐藏层和输出层；输入层中输入分子指纹，输出层中输出竞聚率； S6、使用测试集中的数据来评估训练后的人工神经网络学习模型的预测性能； S7、根据经评估后的人工神经网络学习模型的预测性能，迭代优化人工神经网络学习模型，直至人工神经网络学习模型符合精度要求。

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