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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利單步逆合成反應預測方法及系統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：CN120199355B 。

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：202510677150.4，技術領域涉及：G16C20/10；該發明授權單步逆合成反應預測方法及系統是由劉益萍;于洲;張嘉怡;陳雨潔;曾湘祥;劉元盛;宋勃升設計研發完成，并于2025-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本單步逆合成反應預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種單步逆合成反應預測方法及系統，包括：獲取多個逆合成反應數據，對于上述所有反應數據集合進行預處理，得到更新后的十個反應數據集合，將預處理后的產物分子輸入預先訓練好的逆合成模型中，以得到該產物分子所對應的反應物分子列表的結果。本發明能夠解決現有逆合成反應預測沒有關注不同反應類型上的差異表現，提升模型在整體反應預測以及部分稀缺數據反應類型上反應預測的性能。

本發明授權單步逆合成反應預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種單步逆合成反應預測方法，其特征在于，包括以下步驟， 步驟1：獲取逆合成反應數據集，根據反應類型值構建第一類~第十類反應數據集合并且按照預定工序處理；構建兩個Transformer模型分別稱為模型1和模型2，其參數為和；初始化模型訓練的迭代總輪次epoch、學習率、溫度采樣參數與以及模型1和模型2的蒸餾權重參數與； 步驟2：將步驟1中的反應數據集合按照溫度采樣參數得到產物分子p1以及真實反應物列表r1，將p1輸入模型1和模型2，分別得到預測的反應物列表R11和R12； 步驟3：將步驟2得到的反應物列表R11與R12與真實反應物列表r1計算交叉熵損失與蒸餾損失，對模型1進行反向傳播訓練； 步驟4：將反應數據集合按照溫度采樣參數得到產物分子p2以及真實反應物列表r2，將p2輸入模型2和所述步驟3中的訓練后的模型1，分別得到預測的反應物列表R22和R21； 步驟5：將步驟4得到的反應物列表R21與R22與真實反應物列表r2計算交叉熵損失與蒸餾損失，對模型2進行反向傳播訓練； 步驟6：在每一輪次的訓練過程中，重復執行上述步驟2到5，對于模型1和模型2迭代訓練；在當前輪次訓練結束后，對蒸餾權重參數與進行調整，更改模型1和模型2中蒸餾損失與交叉熵損失的偏好系數，調整模型1和模型2下一輪次的損失計算方程； 步驟7：當當前訓練輪次大于總輪次epoch時，訓練結束；對于模型1和模型2在各個反應類型上測試性能，得到訓練好的模型1與模型2。

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湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路2號湖南大學；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”。