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龙图腾网获悉北京迈高材云科技有限公司申请的专利基于注意力机制迁移学习的分子性质预测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：CN116779059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310834073.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于注意力机制迁移学习的分子性质预测方法是由杨小渝;马新杰设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制迁移学习的分子性质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力机制迁移学习的分子性质预测方法，应用于化学和材料性质预测模型构建技术领域。包括以下步骤：S1.获取未标注的分子结构数据；S2.基于Transformer模型，做对未标注的分子结构进行预训练，得到分子结构理解增强模型；S3.以S2中得到的分子结构理解增强模型为大模型，根据有限的分子标注数据对模型进行微调构建分子属性预测模型，得到最终分子属性预测模型；S4.利用有标注的数据上验证最终分子属性预测模型预测的准确率，得到分子性质预测效果的数据。本发明的预训练分子结构理解模型可以方便的应用于各种性质领域的预测任务，得益于该模型的可迁移性，可以减少分子性质预测所需要的数据量以及算力成本。

本发明授权基于注意力机制迁移学习的分子性质预测方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制迁移学习的分子性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取未标注的分子结构数据； S2.基于Transformer模型，做对未标注的分子结构进行预训练，得到分子结构理解增强模型； S3.以S2中得到的分子结构理解增强模型为大模型，根据有限的分子标注数据对模型进行微调构建分子属性预测模型，得到最终分子属性预测模型； S4.利用有标注的数据上验证最终分子属性预测模型预测的准确率，得到分子性质预测效果的数据； Transformer的工作流程如下： 步骤1：分子SMILES式生成，将分子式转换为文本字符串形式的SMILES式表达； 步骤2：分子片段拆解，以SMILES式表达的分子，基于分子片段拆解算法对SMILES式进行切分，得到便于分子结构理解增强模型可处理的分子结构片段； 步骤3：分子结构片段嵌入，将拆解后生成的分子结构片段转化为分子结构理解增强模型可识别的向量空间； 步骤4：分子结构片段位置信息标注，标注该片段在SMILES式的位置信息； 步骤5：分子反应物-产物标识信息标注，分子反应物-产物信息也用于分子结构理解增强模型的预训练，分子反应物-产物标识信息标注用于区分预训练阶段的反应物-产物； 步骤6：预训练，基于分子结构理解增强模型预训练算法，进行模型预训练，得到分子结构理解增强模型； 步骤7：依托分子结构理解增强模型，基于小样本“分子结构-性能”数据，进行“分子结构-性能”训练。

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