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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利一种分子表征模型训练方法、装置及电子设备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：CN114566232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210147537.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种分子表征模型训练方法、装置及电子设备是由李双利;周景博;徐童;窦德景;熊辉设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分子表征模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种分子表征模型训练方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：针对每个样本分子，根据样本分子的分子式，生成样本分子的二维分子图和三维分子图，其中，二维分子图用于表示样本分子中各原子间的化学键，三维分子图用于表示样本分子中各原子间的位置关系；针对每个样本分子，将样本分子的二维分子图和三维分子图输入至原始模型，得到原始模型输出的二维分子图的二维特征和三维分子图的三维特征；根据二维特征和三维特征各自表征的分子性质间的相似性，调整原始模型的模型参数，得到分子表征模型。能够提高训练得到的分子表征模型的准确性。

本发明授权一种分子表征模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种分子表征模型训练方法，包括： 针对每个样本分子，根据所述样本分子的分子式，生成所述样本分子的二维分子图和三维分子图，其中，所述二维分子图用于表示所述样本分子中各原子间的化学键，所述三维分子图用于表示所述样本分子中各原子间的位置关系； 针对每个所述样本分子，将所述样本分子的所述二维分子图和所述三维分子图输入至原始模型，得到所述原始模型输出的所述二维分子图的二维特征和所述三维分子图的三维特征；所述原始模型为任意能够提取所述二维分子图的特征和所述三维分子图的特征的模型； 根据所述二维特征和所述三维特征各自表征的分子性质间的相似性，调整所述原始模型的模型参数，得到分子表征模型； 所述根据所述二维特征和所述三维特征各自表征的分子性质间的相似性，调整所述原始模型的模型参数，得到分子表征模型，包括： 根据所述二维特征和所述三维特征各自表征的分子性质间的相似性，构建第一损失子函数，其中，所述第一损失子函数与属于同一所述样本分子的所述二维特征和所述三维特征各自表征的分子性质间的相似性负相关，并且所述损失子函数与属于不同的所述样本分子的所述二维特征和所述三维特征各自表征的分子性质间的相似性正相关； 根据所述原始模型中相邻角度域内的模型参数的差异，构建第二损失子函数，所述第二损失子函数与所述原始模型中相邻角度域内的模型参数的差异正相关； 根据所述第一损失子函数和所述第二损失子函数，构建损失函数，其中，所述损失函数与所述第一损失子函数正相关，并且与所述第二损失子函数正相关； 向使得所述损失函数降低的方向调整所述原始模型的模型参数，得到分子表征模型。

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