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          宇曜(北京)科技有限公司許紹孟獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉宇曜(北京)科技有限公司申請的專利基于元素與結(jié)構(gòu)復(fù)合描述符的晶格熱導(dǎo)率模型構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120297161B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510780083.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F30/27;該發(fā)明授權(quán)基于元素與結(jié)構(gòu)復(fù)合描述符的晶格熱導(dǎo)率模型構(gòu)建方法是由許紹孟;王宇;林湖;張瑩設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-06-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于元素與結(jié)構(gòu)復(fù)合描述符的晶格熱導(dǎo)率模型構(gòu)建方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了基于元素與結(jié)構(gòu)復(fù)合描述符的晶格熱導(dǎo)率模型構(gòu)建方法,方法包括:獲取材料的元素和結(jié)構(gòu)信息;通過材料的元素和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行分析,提取復(fù)合描述符;通過遺傳算法對復(fù)合描述符進(jìn)行篩選,確定重要描述符和其他描述符;根據(jù)重要描述符和其他描述符生成系綜描述符集;通過層級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系綜描述符集進(jìn)行層級學(xué)習(xí),構(gòu)建晶格熱導(dǎo)率模型。本發(fā)明通過構(gòu)建一個具備高準(zhǔn)確性的統(tǒng)計系綜層級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)能夠通過元素組成以及結(jié)構(gòu)信息,準(zhǔn)確且高效地預(yù)測晶格熱導(dǎo)率,從而加速新材料的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)進(jìn)程。

          本發(fā)明授權(quán)基于元素與結(jié)構(gòu)復(fù)合描述符的晶格熱導(dǎo)率模型構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了:1.基于元素與結(jié)構(gòu)復(fù)合描述符的晶格熱導(dǎo)率模型構(gòu)建方法,其特征在于,包括: 獲取材料的元素和結(jié)構(gòu)信息; 通過所述材料的元素和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行分析,提取復(fù)合描述符;所述復(fù)合描述符包括元素描述符和結(jié)構(gòu)描述符; 通過遺傳算法對所述復(fù)合描述符進(jìn)行篩選,確定重要描述符和其他描述符; 根據(jù)所述重要描述符和其他描述符生成系綜描述符集; 通過層級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述系綜描述符集進(jìn)行層級學(xué)習(xí),構(gòu)建晶格熱導(dǎo)率模型; 所述通過遺傳算法對所述復(fù)合描述符進(jìn)行篩選,確定重要描述符和其他描述符,包括: 將所述復(fù)合描述符輸入至預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,通過所述復(fù)合描述符生成初始種群,設(shè)置決定系數(shù)R 2,通過遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,將收斂的描述符維度和高決定系數(shù)R 2的種群對應(yīng)的復(fù)合描述符確定為重要描述符,將重要描述符以外的其他復(fù)合描述符確定為其他描述符; 所述對所述系綜描述符集進(jìn)行層級學(xué)習(xí),包括: 所述層級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)HNN的結(jié)構(gòu)包括輸入層、子模型層、層級集成和輸出層; 通過所述輸入層接收高維數(shù)據(jù);所述高維數(shù)據(jù)包括重要描述符和其他描述符; 通過所述子模型層將所述高維數(shù)據(jù)分解為多個子集,每個子集通過獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模型進(jìn)行處理,將子模型的輸出作為下一層的輸入; 通過所述層級集成進(jìn)行多層級的集成學(xué)習(xí),最終在輸出層生成預(yù)測結(jié)果。

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