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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利分子属性预测方法、装置、智能设备和终端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：CN112420125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202011374210.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权分子属性预测方法、装置、智能设备和终端是由黄隆锴;魏颖设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本分子属性预测方法、装置、智能设备和终端在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种分子属性预测方法、装置、智能设备和终端，其中，方法包括，获取待进行目标属性分析的目标分子的分子特征，通过目标属性预测模型对分子特征进行分析，得到目标分子对应的目标属性的参数值；目标属性预测模型为通过样本分子集合对基础预测模型训练得到，样本分子集合中包括M个样本分子特征和目标属性下的训练监督值；基础预测模型为通过N个训练分子集合对初始预测模型预训练得到，每个训练分子集合中包括P个训练分子特征和参考属性下的训练监督值。通过预训练与训练结合的方式对属性预测模型进行训练，降低了对带监督信息的样本分子的需求，提升了基于少量样本数据训练得到的模型对于分子属性分析的准确性。

本发明授权分子属性预测方法、装置、智能设备和终端在权利要求书中公布了：1.一种分子属性预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待进行目标属性分析的目标分子的分子特征，所述目标分子是指需要在所述目标属性下进行目标属性参数值分析的分子； 将所述分子特征输入所述目标属性所关联的目标属性预测模型，通过所述目标属性预测模型对所述分子特征进行分析，得到所述目标分子对应的目标属性的参数值； 其中，所述目标属性预测模型为通过样本分子集合对基础预测模型训练得到的，所述样本分子集合中包括：M个由样本分子特征和样本参数值构成的样本组，样本组中的样本参数值为样本分子在所述目标属性下的训练监督值； 所述基础预测模型为通过N个训练分子集合对初始预测模型预训练得到，每个训练分子集合中包括：P个由训练分子特征和训练参数值构成的训练组，训练组中的训练参数值为训练分子在参考属性下的训练监督值，M、N以及P为正整数，所述参考属性与所述目标属性不相同；其中，所述参考属性包括从待选属性中筛选出的满足筛选条件的多个待选属性，所述待选属性则是从属性集合中筛选出的与所述目标属性具有关联关系的属性； 其中，从属性集合中筛选出与目标属性具有关联关系的待选属性包括：获取属性集合中各个待选属性与目标属性之间的共现频次，共现频次包括待选属性与目标属性同时出现在历史属性集合中的频次，历史属性集合包括对历史分子进行属性分析的属性的集合，将与目标属性之间的共现频次大于预设频次的待选属性，确定为与目标属性具有关联关系的待选属性。

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