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龙图腾网获悉上海大学申请的专利大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及系统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：CN118016189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202410295608.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及系统是由丁鹏;张瑜设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与新材料技术领域，公开了一种大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及系统，该方法通过利用大语言模型LLM、提取文本中PI的共聚物或均聚物单体，并将二酐和二胺的图像转换成SMILES字符串，LLM撰写代码转换成摩根频率加权‑加和指纹、特征筛选、模型选择、参数优化和模型解释，能够快速预测无TS值的PI。本发明基于大语言模型辅助机器学习全流程，所建的快速预测PI的TS模型展现了跨学科的创新性，融合了数据科学、计算化学与人工智能技术，具有高效率、用户友好和准确性的优点，为科研人员运用AI工具提供智能技术支持和专业知识指导，能加速聚酰亚胺深入开发过程和探索性数据分析。

本发明授权大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型辅助预测聚酰亚胺拉伸强度的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用WebofScience数据库，搜索合成PI的公开文章，规范化语言输入大语言模型LLM，从文本中提取出二酐和二胺的名称及其对应的TS数值成数据集； S2、利用LLM将对应的二酐和二胺化学结构图转化成SMILES字符串，在ChemOffice生成结构并修改再转换成SMILES字符串； S3、利用LLM编写Python代码将SMILES字符串转换成摩根频率指纹MFF、和指纹对应的子结构图； S4、根据LLM建议，将二酐和二胺摩尔比以百分比的形式乘积在MFF，根据专家知识将含有两种二酐或二胺的结构MFF加和； S5、以TS值为目标变量，以MFF为变量，进行数据预处理，对初步筛选的数据集，随机划分训练集和测试集，为后续建模； S6、利用RFE嵌套XGBoost方法根据特征重要性筛选变量，保留所需特征数，通过比较XGBoost建模的五折交叉验证结果得到最优变量子集； S7、针对模型参数进行优化，用XGBoost回归方法建立共聚PI的TS的快速预报模型； S8、根据建立的共聚和均聚混合的PI的TS的快速预报模型，预报无TS值的不同配比的二酐和二胺的PI，将这些样本投入到构建好机器学习模型中，快速预报出PI的TS值； S9、根据XGBoost算法内置特征重要性功能和LIME方法获得特征与目标的正负性关系，进一步解释变量与目标变量的关系。

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