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龙图腾网获悉中山大学申请的专利分子性质预测方法、系统、装置及存储介质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：CN118629541B 。

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：202410714326.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权分子性质预测方法、系统、装置及存储介质是由邹青松;姜修宇设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本分子性质预测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分子性质预测方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取第一分子；通过双图网络模型，提取第一分子的第一特征；双图网络模型在预训练过程中基于双图神经网络对比学习通过多个神经网络聚合一个分子的特征表示，对不同神经网络得到的分子信息进行补充融合处理；通过第一特征，对分子性质进行预测。本申请实施例基于双图网络模型进行分子特征表示，让不同网络得到的分子表示尽可能相似，试图达到的目标是让不同网络提取到的分子信息互相补充；有利于避免通过增强图获取分子特征的过程，有利于提升提取分子特征的准确度，进而提升分子性质预测的准确度；可应用于人工智能技术领域。

本发明授权分子性质预测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分子性质预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一分子； 将所述第一分子输入双图网络模型，得到所述第一分子的第一特征；所述双图网络模型用于在预训练过程中基于双图神经网络对比学习通过多个神经网络聚合一个分子的特征表示，对不同神经网络得到的分子信息进行补充融合处理； 获取若干分子指纹，并对所述分子指纹进行融合处理，得到第二特征； 将所述第一特征与所述第二特征进行结合处理，得到第三特征； 将所述第三特征输入预测模型，得到对所述第一分子的分子性质进行预测的目标结果; 所述双图网络模型包括第一图神经网络和第二图神经网络，所述第一图神经网络对所述第一分子的预测结果为第一分子信息，所述第二图神经网络对所述第一分子的预测结果为第二分子信息；所述将所述第一特征与所述第二特征进行结合处理，得到第三特征；包括： 获取扩展连接性指纹； 将所述扩展连接性指纹通过第一多层感知器处理，确定第一分子权重；所述第一分子权重为所述第一分子信息在结合处理时的权重； 将所述扩展连接性指纹通过第二多层感知器处理，确定第二分子权重；所述第二分子权重为所述第二分子信息在结合处理时的权重； 将所述扩展连接性指纹通过第三多层感知器处理，确定第三分子权重；所述第三分子权重为所述第二特征在结合处理时的权重；其中，第一分子权重、第二分子权重和第三分子权重之和为1； 根据所述第一分子信息、所述第二分子信息、所述第二特征、所述第一分子权重、所述第二分子权重和所述第三分子权重，确定第三特征。

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