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龍圖騰網獲悉四川工程職業技術大學申請的專利一種基于深度學習的金屬材料設計方法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：CN120356570B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510855287.4，技術領域涉及：G16C20/70；該發明授權一種基于深度學習的金屬材料設計方法是由周棣華;王新穎設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的金屬材料設計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的金屬材料設計方法，包括：S1，收集真實化學成分數據、組成訓練樣本，對訓練樣本進行數據預處理，并通過數據增強技術增加訓練樣本數量，之后通過自注意力機制提升特征的表達能力；S2，設計模型架構，模型架構包括生成器和判別器兩個基本元素；S3，在模型架構中，通過生成器生成與真實化學成分相似的數據，并使用目標函數測量生成的數據與實際數據之間的相似性；S4，訓練對抗生成網絡使生成器和判別器達到平衡，本發明所述的基于深度學習的金屬材料設計方法具有材料設計過程操作方便，成本低廉，且便于使用的優點。

本發明授權一種基于深度學習的金屬材料設計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的金屬材料設計方法，其特征在于，包括步驟： S1，收集真實化學成分數據、組成訓練樣本，對訓練樣本進行數據預處理，并通過數據增強技術增加訓練樣本數量，之后通過自注意力機制提升特征的表達能力，包括步驟： S11，數據收集,收集需要設計的材料方向的大量相關材料的真實化學成分數據，并組成訓練樣本； S12，數據預處理,對訓練樣本中的化學成分進行數據預處理以降低化學成分含量尺度差異； S13，數據增強,訓練其中至少一個樣本重新排列其中的化學元素的位置，生成新的訓練樣本，實現數據增強； S14，自注意力特征表示,通過自注意力機制，提升特征的表達能力和訓練樣本容量； 選定元素的自注意力特征表示為：W1×a+W2×b+W3×c+W4×d+W5×e； W1,W2,W3,W4,W5=Softmaxa×a,a×b,a×c,a×d,a×e； 其中，W1，W2，W3，W4，W5依次為對應元素的權重，采用隨機初始化，并且為可訓練參數；a為選定元素的含量；b、c、d、e依次為訓練樣本中其余各元素的含量； S2，設計模型架構，模型架構包括生成器和判別器兩個基本元素； S3，在模型架構中，通過生成器生成與真實化學成分相似的數據，并使用目標函數測量生成的數據與實際數據之間的相似性； S4，訓練對抗生成網絡使生成器和判別器達到平衡。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川工程職業技術大學，其通訊地址為：618000 四川省德陽市旌陽區泰山南路二段801號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。