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龙图腾网获悉上海交通职业技术学院申请的专利一种基于深度学习的材料性能预测方法及系统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：CN120823921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510821098.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于深度学习的材料性能预测方法及系统是由高希瑞;朱平;杨秀敏;邹鲜设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的材料性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的材料性能预测方法及系统，涉及材料性能预测技术领域，包括，基于双层图数据结构构建跨层级消息传递网络，提取原子级和功能群级特征嵌入，经双向跨尺度注意力交互，生成分子全局潜变量；将分子全局潜变量与原子级、功能群级特征融合，结合化学键合规则库及基团贡献理论施加物理约束，构建物性预测模型；基于分子全局潜变量和物性预测模型，通过自回归生成与分子力场验证，得到候选分子；利用物性预测模型筛选候选分子，经分子动力学模拟和合成可行性评估验证，输出最终分子集合。本发明通过分子动力学模拟与合成可行性评估的多阶段验证，有效剔除高张力环或不可合成结构，使生成分子兼具高性能与可制备性。

本发明授权一种基于深度学习的材料性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的材料性能预测方法，其特征在于：包括， 将分子SMILES字符串解析为原子级分子拓扑图，生成双层图结构数据； 所述生成双层图结构数据包括以下步骤， 通过化学信息学工具对SMILES字符串执行原子价态合法性校验、键连接合理性检查和自动修正，生成语法修正的临时SMILES序列； 对临时SMILES序列进行立体化学解析，生成标准化SMILES序列； 对标准化SMILES序列执行化学等价性归一化处理，提取原子级分子拓扑图并标注原子与化学键的维度化属性； 基于功能群词典进行原子级分子拓扑子图同构匹配与冲突优化，划分无冲突功能群结构，生成双层图结构数据； 基于所述双层图结构数据构建跨层级消息传递网络，提取原子级特征和功能群级特征，经双向跨尺度注意力交互，生成分子全局潜变量； 所述构建跨层级消息传递网络包括以下步骤， 对原子级分子图执行多层图卷积，聚合邻域特征生成原子级特征； 基于功能群划分方案对原子级嵌入向量进行空间平均池化，结合功能群类型编码，生成功能群级特征； 通过跨层级指针建立原子与功能群的双向映射，构建双层消息传递网络，经双向跨尺度注意力交互生成分子全局潜变量； 将所述分子全局潜变量与原子级、功能群级特征融合，结合化学键合规则库及基团贡献理论施加物理约束，构建物性预测模型； 所述将所述分子全局潜变量与原子级、功能群级特征融合指的是对原子级特征和功能群级特征进行全局池化得到原子级全局池化向量和功能群级全局池化向量，将所述原子级全局池化向量、所述功能群级全局池化向量与所述分子全局潜变量拼接为混合全局特征； 基于所述分子全局潜变量和物性预测模型，通过自回归生成与分子力场验证，得到候选分子； 利用所述物性预测模型筛选候选分子，经分子动力学模拟和合成可行性评估验证，输出最终分子集合。

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