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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种双马来酰亚胺树脂的性能预测模型训练方法、性能预测方法、结构设计方法及相关产品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：CN120452604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510535958.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种双马来酰亚胺树脂的性能预测模型训练方法、性能预测方法、结构设计方法及相关产品是由乔月梦;吴嘉栋;高梁;林嘉平;陈晟;杨奇;田杰;梁磊;张崇印;王晓蕾设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双马来酰亚胺树脂的性能预测模型训练方法、性能预测方法、结构设计方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种双马来酰亚胺树脂的性能预测模型训练方法、性能预测方法、结构设计方法及相关产品，涉及双马来酰亚胺树脂技术领域，该性能预测模型训练方法包括：将分子结构作为输入，测试条件作为补充输入特征，介电常数作为标签，介电常数的预测值为输出，训练监督学习模型，得到介电常数预测模型；将分子结构作为输入，熔点数据作为标签，熔点数据的预测值为输出，训练监督学习模型，得到熔点预测模型；将分子结构作为输入，5％热分解温度作为标签，5％热分解温度的预测值为输出，训练监督学习模型，得到热分解温度预测模型。本申请通过训练监督学习模型得到三个预测模型，从而能够基于理论模型进行双马来酰亚胺树脂材料的多种性能的预测。

本发明授权一种双马来酰亚胺树脂的性能预测模型训练方法、性能预测方法、结构设计方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种双马来酰亚胺树脂的性能预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取双马来酰亚胺数据及补充数据；所述双马来酰亚胺数据包括：双马来酰亚胺树脂的分子结构与对应的实验数据；所述实验数据包括：介电常数数据、熔点和5%热分解温度；所述补充数据包括：介电常数补充数据和温度补充数据；所述介电常数补充数据包括：若干种类型树脂的分子结构与对应的介电常数数据；所述温度补充数据包括：聚酰亚胺树脂的分子结构以及对应的熔点数据和5%热分解温度数据；所述介电常数数据包括：介电常数及对应的测试条件； 将所述分子结构作为输入，所述测试条件作为补充输入特征，所述介电常数作为标签，所述介电常数的预测值为输出，训练监督学习模型，得到介电常数预测模型； 将所述分子结构作为输入，所述熔点数据作为标签，所述熔点数据的预测值为输出，训练监督学习模型，得到熔点预测模型； 将所述分子结构作为输入，所述5%热分解温度作为标签，所述5%热分解温度的预测值为输出，训练监督学习模型，得到热分解温度预测模型； 性能预测模型包括：所述介电常数预测模型、所述熔点预测模型和所述热分解温度预测模型； 所述监督学习模型包括：输入层、中间层和全连接层； 所述输入层，用于以分子图的形式对分子结构进行编码； 所述中间层，用于通过连续卷积和批归一化操作聚合邻居节点信息来更新目标节点的嵌入向量； 所述全连接层，用于以分子结构对应的实验性能数据作为模型输出。

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