山东大学魏乐义获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于分子表征对比学习的催化剂预测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：CN121034442B 。
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：202511562856.2，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统是由魏乐义;乔剑博;王宇哲;郭旭设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息技术领域。提出了一种基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统，根据催化剂分子图进行特征提取得到催化剂特征，根据反应物分子图和产物分子图提取得到反应物特征和产物特征，将反应物特征与产物特征进行融合得到催化反应特征；对催化剂特征与催化反应特征分别进行归一化处理，计算归一化处理后的催化剂特征与催化反应特征的点积并通过温度参数进行缩放，得到催化剂特征与催化反应特征相似性得分；根据不同催化剂的相似性得分，得到相似性得分最大的预设个数的催化剂类型。本发明通过深度分子表征以及对比学习，显著提高了催化剂预测的准确性和可解释性。
本发明授权基于分子表征对比学习的催化剂预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分子表征对比学习的催化剂预测方法，其特征在于，包括以下过程： 获取反应物分子图、产物分子图以及催化剂分子图； 根据催化剂分子图进行特征提取得到催化剂特征，根据反应物分子图和产物分子图提取得到反应物特征和产物特征，将反应物特征与产物特征进行融合得到催化反应特征； 对催化剂特征与催化反应特征分别进行归一化处理，计算归一化处理后的催化剂特征与催化反应特征的点积并通过温度参数进行缩放，得到催化剂特征与催化反应特征相似性得分； 根据不同催化剂的相似性得分，得到相似性得分最大的预设个数的催化剂类型； 先获取反应物、产物、催化剂的四元组形式分子图，其中四元组，为原子节点集合，为有向边集合，为节点特征矩阵，为边属性矩阵；再通过图神经网络进行特征提取，结合循环神经网络融合反应物与产物特征得到催化反应特征，对两类特征归一化后计算相似性得分，按得分选取预设个数的催化剂类型，同时以对比损失与交叉熵损失的加权和为优化目标，最后得到预测分类结果。
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