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龙图腾网恭喜北京信息科技大学申请的专利一种基于多头自注意力深度学习的巨阻效应纳米线材料设计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：CN119207666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411284915.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于多头自注意力深度学习的巨阻效应纳米线材料设计方法是由端木正;张晨;肖航;吕思远;赵成龙;巩啸风;万蔡辛设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头自注意力深度学习的巨阻效应纳米线材料设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多头自注意力深度学习的巨阻效应纳米线材料设计方法，包括：对材料数据库中的晶体结构，基于商图表示，通过有效配数方法将晶体结构编码为字符串，得到晶体训练数据；输入Transformer模型，基于多头自注意力机制，深度学习晶体编码的语法特征，得到普适的晶体神经网络；选择满足设定条件的巨阻效应纳米线材料数据构成数据集，输入普适的晶体神经网络，学习拓扑和化学成分特征，微调普适的晶体神经网络，得到特殊化晶体神经网络；使用训练好的特殊化晶体神经网络生成满足设定条件的字符串；逆向解码重建晶体结构；进行多步筛选，以获得满足化学组分的独特性、结构新颖性、稳定性和带隙范围的巨阻效应纳米线材料。

本发明授权一种基于多头自注意力深度学习的巨阻效应纳米线材料设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多头自注意力深度学习的巨阻效应纳米线材料设计方法，用于发现新型纳米材料，所述方法包括：步骤1对材料数据库中的晶体结构，采用基于商图的表示，通过有效配数方法将晶体结构编码为字符串，得到晶体训练数据；步骤2将晶体训练数据输入Transformer模型，基于多头自注意力机制，深度学习晶体编码的语法特征，得到普适的晶体神经网络；步骤3从材料数据库中选择满足设定条件的巨阻效应纳米线材料数据构成数据集，输入普适的晶体神经网络，学习拓扑和化学成分特征，微调普适的晶体神经网络，得到特殊化晶体神经网络；步骤4使用训练好的特殊化晶体神经网络生成满足设定条件的字符串；步骤5通过图论拓扑结构、通用力场结构优化及再结构精化实现逆向解码，重建晶体结构；步骤6对解码得到的晶体结构进行多步筛选，以获得满足化学组分的独特性、结构新颖性、稳定性和带隙范围的巨阻效应纳米线材料。

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