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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利基于物理信息融合神经网络的晶体几何形状及对称性预测方法和装置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：CN116825238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310864929.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于物理信息融合神经网络的晶体几何形状及对称性预测方法和装置是由韩玉强;刘可设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息融合神经网络的晶体几何形状及对称性预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息融合神经网络的晶体几何形状及对称性预测方法和装置，包括：构建训练样本：每个训练样本包括化学式的计算特征以及化学式对应的真实标签，真实标签包括空间群类别真实标签和晶格参数真实标签；构建训练模型，包括第一拼接层、编码器、重参数层、第二拼接层以及解码器组，采用训练样本集对训练模型进行训练，以及利用预测模型对晶体几何形状及对称性预测进行预测。其中，训练模型采用物理信息条件变分自编码器，将多个稳定晶体结构编码为高斯分布，解决了晶体结构预测中一个化学式对应多个稳定晶体结构的问题。该方法和装置提升晶体几何形状及对称性预测的准确性。

本发明授权基于物理信息融合神经网络的晶体几何形状及对称性预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息融合神经网络的晶体几何形状及对称性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建训练样本：每个训练样本包括化学式的计算特征以及化学式对应的真实标签，真实标签包括空间群类别真实标签和晶格参数真实标签，其中，化学式的计算特征如下：原子序数、门捷列夫数、原子量、熔化温度、周期表行列、共价半径、电负性、各轨道中的价电子数、各轨道中的未填充电子数、基态带隙能、基态磁矩、化学计量p-范数、元素比例分数、各轨道中的电子比例分数、能带中心和离子特性、原子序数最大值、最小值、平均值、方差以及原子总数； 构建训练模型：训练模型包括第一拼接层、编码器、重参数层、第二拼接层以及解码器组，其中，解码器组包括空间群解码器、a解码器、b解码器、c解码器、α解码器、β解码器以及γ解码器，将化学式的计算特征和真实标签依次输入至第一拼接层进行拼接后经过编码器编码得到平均值及方差，将平均值及方差输入重参数层得到第一表征向量，将第一表征向量和计算特征输入到第二拼接层进行拼接得到第二表征向量，将第二表征向量输入解码器组经解码得到空间群类别预测值和晶格参数a、b、c、α、β以及γ的预测值，实现晶体几何形状及对称性的预测； 采用训练样本对训练模型进行训练：将平均值及方差输出至KL散度作为第一损失，将空间群类别预测值和空间群类别真实标签输出至第二交叉熵损失函数得到第二损失，将晶格参数a、b、c、α、β以及γ的预测值和晶格参数真实标签输出至物理信息融合的回归损失函数得到第三损失，基于第一损失、第二损失以及第三损失构建的总损失进行训练，参数确定的第二拼接层以及解码器组构成预测模型； 利用预测模型对晶体几何形状及对称性预测进行预测。

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